Datenwissenschaft-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Daten analysiert, Modelle entwickelt und Ergebnisse bewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Statistik, maschinellem Lernen, Datenaufbereitung und Visualisierung aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Tools und projektbasierte Anwendungen vor.

University of Cambridge
Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Enablement, AI Security
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Chemistry, Taxonomy, Production Process, Biochemistry, Biology, Anatomy, Laboratory Research, Scientific Methods
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Value Propositions, Social Media Marketing, Market Research, Social Media Strategy, Strategic Planning, Search Engine Optimization, Marketing Operations, Competitive Analysis, Data-Driven Decision-Making, Consumer Behaviour, Business Modeling, Web Analytics and SEO, Marketing Psychology, Operations Management, Technical Management, Marketing Management, Digital Marketing, Branding, Google Ads, Forecasting
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Parsons School of Design, The New School
Kompetenzen, die Sie erwerben: Building Design, Sustainable Design, Sustainable Architecture, Public Health, Architectural Design, Environmental Engineering, Chemical Engineering, Health Assessment, Sustainability Standards, Materials science
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Universidad Nacional de Colombia
Kompetenzen, die Sie erwerben: Programming Principles, Debugging, Computational Thinking, Computer Programming, Algorithms, Program Development, Computational Logic, Python Programming, Integrated Development Environments, Development Environment, Software Testing
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Transfer Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Generative Modellarchitekturen, Generative KI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Fehlersuche, TypeScript, Web-Entwicklungstools, Javascript, React.js
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Universidade de São Paulo
Kompetenzen, die Sie erwerben: Software Design Patterns, Software Design, Software Architecture, Maintainability, Object Oriented Programming (OOP), Application Frameworks, Systems Architecture, Software Engineering, Programming Principles, Dependency Analysis, Software Quality (SQA/SQC)
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Verteiltes Rechnen, Modell-Bereitstellung, Bereitstellung von Anwendungen, Cloud-Bereitstellung, KI-Förderung, Cloud-Anwendungen, Fehlersuche, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), OpenAI API, LLM-Bewerbung, Web-Server, Cloud-Sicherheit, API-Gateway, Verwaltung der Anwendungsleistung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Klassifizierungsalgorithmen, Daten bereinigen, Daten-Integration, Datenvorverarbeitung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Datenumwandlung, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Überwachtes Lernen, Computervision, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Bildanalyse
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Time Series Analysis and Forecasting, SAS (Software), Forecasting, Recurrent Neural Networks (RNNs), Feature Engineering, Statistical Analysis, Data Analysis, Digital Signal Processing, Statistical Methods, Regression Analysis, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Statistical Modeling, Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Bayesian Statistics, Model Evaluation, Automation
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen, R-Programmierung, Statistische Modellierung, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Methoden, Rmarkdown, Stichproben (Statistik), Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Regressionsanalyse, Statistische Hypothesentests, Datenmodellierung, Datenvorverarbeitung, Statistische Analyse, Tidyverse (R-Paket), Prädiktive Modellierung, Modellevaluation
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate