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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Skripting, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Automatisierung, Datenverarbeitung, JSON, Pandas (Python-Paket), Daten importieren/exportieren, Objektorientierte Programmierung (OOP), Grundsätze der Programmierung, Datenanalyse, Web Scraping, NumPy, Datenmanipulation, Computer Programmierung, Jupyter, Datenstrukturen, Restful API
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Cloud Computing, Big Data, Digitale Transformation, Datenanalyse, Deep Learning, Datenkompetenz, Data-Mining, Maschinelles Lernen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Gespeicherte Prozedur, Relationale Datenbanken, Datenmanipulation, Transaktionsverarbeitung, Abfragesprachen, Datenbanken, Jupyter, Datenanalyse
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Dashboard, Daten bereinigen, Peer Review, Daten importieren/exportieren, Überwachtes Lernen, Professionelles Netzwerken, Datenvisualisierungssoftware, Interaktive Datenvisualisierung, Plotly, Explorative Datenanalyse, Datenumwandlung, Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Web Scraping, Datenvisualisierung, Datenkompetenz, Jupyter, Generative KI, Datenwrangling
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation, Unternehmensanalytik, Künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung, Daten-Storytelling, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Big Data, Analytics, Kommunikation mit Stakeholdern, Datenethik, Datenanalyse, Projektmanagement, Workflow Management
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate
Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Datenverarbeitung, Daten bereinigen, GitHub, Plotly, R-Programmierung, Plot (Grafiken), Versionskontrolle, Interaktive Datenvisualisierung, Rmarkdown, Shiny (R-Paket), Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Regressionsanalyse, Datenmanipulation, Datenwrangling, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of California, Davis
Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Datenverarbeitung, Daten-Governance, Datenbank-Design, Datenmodellierung, Datenumwandlung, Datenanalyse, Datenqualität, Relationale Datenbanken, Abfragesprachen, Datenmanipulation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Peer Review, Lernen mit Entscheidungsbäumen, GitHub, Gespeicherte Prozedur, Cloud Computing, Relationale Datenbanken, Big Data, Computer-Programmierwerkzeuge, Erhebung von Daten, Abfragesprachen, Datenbanken, Jupyter, Datenkompetenz, Data-Mining, Datenmodellierung, Unternehmensanalyse, Prädiktive Modellierung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Visualisierung (Computergrafik), Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen, Statistische Visualisierung, Wissenschaftliche Visualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Matplotlib, Feature Technik, Netzwerkanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, NumPy, Datenvisualisierung, Jupyter, Graphentheorie, Text Mining, Analyse sozialer Netzwerke, Verarbeitung natürlicher Sprache
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Python-Programmierung, Statistische Analyse, Daten bereinigen, Daten-Pipelines, Pandas (Python-Paket), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Daten importieren/exportieren, Regressionsanalyse, Datenanalyse, Datenumwandlung, Datenvisualisierung, Feature Technik, NumPy, Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Datenwrangling, Matplotlib, Prädiktive Modellierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Statistische Hypothesentests, Python-Programmierung, Statistische Analyse, Dashboard, Datenverarbeitung, Daten importieren/exportieren, Gespeicherte Prozedur, Relationale Datenbanken, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Grundsätze der Programmierung, Statistik, Statistische Methoden, Computer-Programmierwerkzeuge, Deskriptive Statistik, Web Scraping, Daten Präsentation, Datenvisualisierung, Jupyter, Datenanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Daten-Storytelling, Dashboard, Daten bereinigen, LinkedIn, Präsentationen, Tableau Software, Interviewing-Fähigkeiten, R (Software), Datenanalyse, Berufliche Entwicklung, Ggplot2, Rmarkdown, Datenethik, Stichproben (Statistik), Datenvisualisierung, Datenvalidierung, Daten Präsentation, Datenstrukturen, Tabellenverarbeitungssoftware
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
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Personen, die mit dem Erlernen der Datenverarbeitung beginnen, sollten ein Grundverständnis für Statistik und Codierung haben. Für den Einstieg sind keine Vorkenntnisse erforderlich, aber die Lernenden sollten über gute Computerkenntnisse und Interesse an der Erfassung, Interpretation und Präsentation von Daten verfügen.
Analytische Denker, die Spaß am Programmieren und an der Arbeit mit Daten haben, sind die besten Kandidaten für das Erlernen der Datenverarbeitung. Da Datenwissenschaftler die meiste Zeit am Computer arbeiten, ist es für Lernende wichtig, verschiedene Programmiersprachen zu beherrschen. Menschen, die sich für maschinelles Lernen, Deep Learning und KI interessieren, sind ebenfalls gut geeignet, Datenverarbeitung zu lernen. Datenwissenschaftler müssen über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten verfügen und es gewohnt sein, gegen eine Frist zu arbeiten. Teams von Datenwissenschaftlern arbeiten oft an einem Projekt, daher müssen Personen, die sich am besten für das Erlernen der Datenverarbeitung eignen, gut mit Kollegen zusammenarbeiten und über hervorragende organisatorische Fähigkeiten verfügen.
Machen Sie ein kurzes Quiz, um den Datenwissenschaft-Kurs zu finden, der am besten zu Ihren Zielen passt - egal, ob Sie sich mit Datenanalyse, Python-Programmierung, maschinellem Lernen oder Tools wie SQL und Tableau befassen wollen. Machen Sie das Quiz, um Ihren idealen Einstiegspunkt zu finden.
Der häufigste Karrierepfad für jemanden in der Datenverarbeitung ist eine Stelle als Junior oder Associate Data Scientist. Nachdem er einige Berufserfahrung gesammelt hat, besteht der nächste Weg für einen Datenwissenschaftler darin, einen Master-Abschluss oder einen Doktortitel zu erwerben und ein leitender Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Danach können Sie einen Doktortitel erwerben und Principal Data Scientist oder Data Scientist Architect werden.
Fähigkeiten in der Datenwissenschaft können zu einem breiten Spektrum an Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Sektoren führen, darunter Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen und mehr:
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