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Kurse in Datenwissenschaft

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.


Beliebte Kurse & Zertifikate in der Datenwissenschaft


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    F

    Fractal Analytics

    Python für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Statistik, Python-Programmierung, Daten bereinigen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Feature Technik, Datenmanipulation, Pandas (Python-Paket), Datenvisualisierung, Datenumwandlung

    4,1
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    94 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    R-Programmierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Programm-Entwicklung, R-Programmierung, Simulationen, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse, Computer-Programmierwerkzeuge, Statistisches Programmieren, Leistungsoptimierung, Grundsätze der Programmierung, Datenstrukturen, Fehlersuche

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    22.346 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Data Science for Health Research

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R (Software), Statistical Modeling, Data Visualization, Data Wrangling, Data Manipulation, Correlation Analysis, Histogram, Data Analysis, Statistical Analysis, Biostatistics, Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Scripting, Package and Software Management, Predictive Modeling, Risk Analysis, Descriptive Statistics, Data Import/Export

    5
    Bewertung, 5 von 5 Sternen
    ·
    11 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Statistik mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Box Plots, Datenvisualisierungssoftware, Python-Programmierung, Statistische Inferenz, Statistik, Matplotlib, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Bayessche Statistik, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Jupyter, Statistische Methoden, Statistisches Programmieren, Statistische Modellierung, Statistische Software, Histogramm, Stichproben (Statistik)

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3326 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Python für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Computer Programmierung, Python-Programmierung, JSON, Restful API, Daten bereinigen, Datenmodellierung, Erweiterbare Markup-Sprache (XML), Datenbank-Design, Datenverarbeitung, Webdienste, Datenanalyse, Datenstrukturen, Datenbank Management, Datenspeicher, Datenvisualisierung, Web Scraping, Grundsätze der Programmierung, Relationale Datenbanken, Datenbanken

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    279.246 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Irvine

    Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Datenverarbeitung, Daten Strategie, Analytics, Big Data, Unternehmensanalytik, Deskriptive Analytik, Data-Mining, Datenethik, Prädiktive Analytik, Datenanalyse, Kleine Daten, Analytische Fähigkeiten

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    155 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, A/B-Tests, Deskriptive Statistik, Statistische Inferenz, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Statistik, Datenethik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit, Künstliche Intelligenz, Quantitative Forschung, Datenanalyse, Statistische Methoden, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    335 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Python-Programmierung, Derivate, Angewandte Mathematik, Künstliche neuronale Netze, Mathematische Modellierung, Infinitesimalrechnung, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Numerische Analyse

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    926 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Programming for Python Data Science: Principles to Practice

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Pandas (Python Package), NumPy, Data Visualization, Data Cleansing, Data Structures, Scientific Visualization, Data Visualization Software, Predictive Analytics, Debugging, Data Manipulation, Object Oriented Programming (OOP), Regression Analysis, Python Programming, Data Science, Algorithms, Simulations, Microsoft Visual Studio, Predictive Modeling, Data Analysis

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    89 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University of Michigan

    Ethik in der Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verantwortungsvolle KI, Informationen zum Datenschutz, Persönlich identifizierbare Informationen, Daten-Governance, Big Data, Datensicherheit, Geistiges Eigentum, Datenethik, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Datenanalyse, Informierte Zustimmung, Sozialkunde, Stichproben (Statistik)

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1283 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Angewandte Datenwissenschaft mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Datenwrangling, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, R-Programmierung, Plot (Grafiken), Datenbanken, Shiny (R-Paket), Ggplot2, Explorative Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Datenbank-Design, Datenanalyse, Daten Präsentation, Datenmanipulation, Web Scraping, Datenvisualisierung, Merkblatt (Software), Relationale Datenbanken

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1246 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Wahrscheinlichkeitsgrundlagen für Datenwissenschaft und KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Künstliche Intelligenz, Wahrscheinlichkeit, Bayessche Statistik, Datenanalyse, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsverteilung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    266 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1…678…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Python für die Datenverarbeitung: Fractal Analytics
  • R-Programmierung: Johns Hopkins University
  • Data Science for Health Research: University of Michigan
  • Statistik mit Python: University of Michigan
  • Python für jedermann: University of Michigan
  • Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining: University of California, Irvine
  • Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz: University of Colorado Boulder
  • Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Programming for Python Data Science: Principles to Practice: Duke University
  • Ethik in der Datenwissenschaft: University of Michigan

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