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Programmieren-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Code geschrieben, getestet und strukturiert wird. Sie können Fähigkeiten in Syntax, Algorithmen, Datenstrukturen und Projektaufbau aufbauen. Viele Kurse stellen Entwicklungsumgebungen, Versionskontrolle und Beispiele aus der Praxis vor.


Beliebte Programmieren Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Buchhaltungsdatenanalyse mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Python-Programmierung, Datenvorverarbeitung, Skripting, Datenbanken, Buchhaltung, Skriptsprachen, Datenmanipulation, Regressionsanalyse, NumPy, Datenstrukturen, SQL, Datenmodellierung, Jupyter, Datenvisualisierung, Pandas (Python-Paket), Seaborn, Datenbank Management

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Leistungsstarke und parallele Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Betriebssysteme, Kommunikationssysteme, Skalierbarkeit, Skripting, Datei-E/A, Verteiltes Rechnen, Computer-Systeme, Leistungsoptimierung, Big Data, Linux, Leistungstests, Befehlszeilen-Schnittstelle, Cloud-Entwicklung, Software-Architektur, Dateisysteme, Bash (Skriptsprache), C und C++, OS Prozessverwaltung

    3,8
    Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
    ·
    168 Bewertungen

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of London

    Entwicklung von Webanwendungen mit JavaScript und MongoDB

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Javascript, JavaScript-Frameworks, Datenzugang, Befehlszeilen-Schnittstelle, Entwicklung von Anwendungen für Mobilgeräte, MongoDB, Datenvalidierung, Web-Anwendungen, Benutzerkonten, Benutzeroberfläche (UI), Full-Stack Web-Entwicklung

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    Digitale Signalverarbeitung 2: Filterung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematische Modellierung, Daten in Echtzeit, Digitale Signalverarbeitung, Elektrotechnik und Computertechnik, Telekommunikation, Elektronik, Digitale Kommunikation, Kommunikationssysteme, Numerische Analyse, Daten-Mapping, Systeme der Messung, Technische Analyse, Jupyter

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    L

    LearnQuest

    Python Scripting für DevOps

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Python-Programmierung, Skripting, Paket- und Software-Management, Testautomatisierung, Datenstrukturen, Datenmanipulation, Grundsätze der Programmierung, Einheitstest, Datenmodellierung, Software-Tests, Computer Programmierung, Containerisierung, DevOps, Pandas (Python-Paket), Kontinuierliche Integration, Docker (Software), Datei-E/A, Entwicklungsumgebung, Unified Modeling Language

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    209 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Explorative Datenanalyse mit MATLAB

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Technische Kommunikation, Skripting, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Datenmanipulation, Interaktive Datenvisualisierung, Daten bereinigen, Datenvisualisierungssoftware, Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenvisualisierung, Matlab, Daten-Mapping, Statistische Analyse

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Cloud Computing-Anwendungen, Teil 2: Big Data und Anwendungen in der Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Deep Learning, Datenbanken, Verteiltes Rechnen, Daten in Echtzeit, Skalierbarkeit, Apache Hadoop, Big Data, Maschinelles Lernen, NoSQL, Apache Kafka, Analytics, Datenverarbeitung, Apache Spark, Datenspeicherung, Graphentheorie, Apache Mahout, Algorithmen für maschinelles Lernen

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    342 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Datenverarbeitung, Plot (Grafiken), Prädiktive Modellierung, Datenwrangling, Datenmodellierung, Datenanalyse, Regressionsanalyse, Daten importieren/exportieren, Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Ggplot2, R (Software), Statistische Hypothesentests, Web Scraping, Datenvisualisierungssoftware, Datenvisualisierung, Datenanalyse-Software, Tidyverse (R-Paket), R-Programmierung

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Foundations of Coding Front-End

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Front-End Web Development, Debugging, Programming Principles, Computational Thinking, GitHub, Pseudocode, Version Control, Git (Version Control System), Integrated Development Environments, Microsoft Copilot, Algorithms, Program Development, Computer Programming, Data Flow Diagrams (DFDs), C# (Programming Language)

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematische Modellierung, Statistische Modellierung, Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Angewandte Mathematik, Datenverarbeitung, Statistische Inferenz, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, R-Programmierung, Lineare Algebra

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    R

    Rice University

    Algorithmisches Denken (Teil 2)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen, Datenanalyse, Datenstrukturen, Bioinformatik, Computergestütztes Denken, Big Data, Algorithmen für maschinelles Lernen, Analyse

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Davis

    Identifizierung von Sicherheitslücken in der C/C++Programmierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Sichere Kodierung, Kryptographie, Linux, Code-Überprüfung, Fehlersuche, Anwendungssicherheit, C (Programmiersprache), Datenvalidierung, OS Prozessverwaltung, Benutzerkonten, Bewertungen der Anfälligkeit, Verifizierung und Validierung, Dateiverwaltung

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

1…636465…372

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten programming Kurse

  • Buchhaltungsdatenanalyse mit Python: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Leistungsstarke und parallele Datenverarbeitung: University of Colorado Boulder
  • Entwicklung von Webanwendungen mit JavaScript und MongoDB: University of London
  • Digitale Signalverarbeitung 2: Filterung: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • Python Scripting für DevOps: LearnQuest
  • Explorative Datenanalyse mit MATLAB: MathWorks
  • Cloud Computing-Anwendungen, Teil 2: Big Data und Anwendungen in der Cloud: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R: Johns Hopkins University
  • Foundations of Coding Front-End: Microsoft
  • Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle: Johns Hopkins University

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