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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


  • I

    IBM

    Schlüsseltechnologien für Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Cloud-Dienste, Business, Datenkompetenz, Datenverarbeitung, Große Daten, Cloud-Plattformen, Verantwortungsvolle AI, Generative Modellarchitekturen, Data Mining, Cloud-Sicherheit, Cloud-Infrastruktur, Generative KI, KI-Kenntnisse, Cloud Computing, Cloud-Bereitstellung, Cloud-Technik, Architektur des Cloud Computing, LLM-Bewerbung, Cloud-Technologien

    ★ 4.7 (106.775) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Statistical Learning for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Statistical Machine Learning, Data Science, Decision Tree Learning, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Artificial Neural Networks, Statistical Analysis, Regression Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Supervised Learning, R Programming, Statistical Inference, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction

    ★ 4.1 (21) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Integralrechnung und Numerische Analyse für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Kalkulation, Angewandte Mathematik, Numerische Analyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Lineare Algebra, Derivate, Integralrechnung

    ★ 4.6 (109) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Colorado Boulder

    Foundations of Data Structures and Algorithms

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Theoretical Computer Science, Algorithms, Graph Theory, Data Structures, Operations Research, Quantum computing, Public Key Cryptography Standards (PKCS), Cryptography, Computational Thinking, Design Strategies, Cryptographic Protocols, Tree Maps, Encryption, Network Model, Combinatorics, Data Science, Computer Science, Mathematical Modeling, Mathematical Software, Python Programming

    ★ 4.7 (962) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tidyverse (R Package), Rmarkdown, R Programming, Ggplot2, R (Software), Plot (Graphics), Data Visualization, Data Import/Export, Statistical Visualization, Data Wrangling, Statistical Reporting, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Analysis, Data Science, Data Manipulation, Statistical Analysis, Relational Databases, Data Cleansing, Communication

    ★ 4.1 (56) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    IBM & Darden Digitale Strategie

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Cloud-Dienste, Strategisches Denken, Cloud-Plattformen, Verantwortungsvolle AI, Große Daten, Cloud-Sicherheit, Datenwrangling, Präsentation der Daten, Daten-Storytelling, Umwandlung von Unternehmen, Cloud-Infrastruktur, Analyse der Wettbewerber, Generative KI, Unternehmensstrategie, Cloud Computing, Digitale Transformation, Geschäftsstrategie, Cloud-Bereitstellung, Architektur des Cloud Computing, Cloud-Technologien

    ★ 4.7 (51.349) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • H

    Howard University

    Linear Algebra for Data Science Using Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Wrangling, Linear Algebra, Regression Analysis, Data Manipulation, Predictive Modeling, Dimensionality Reduction, Data Science, Data Visualization, Applied Mathematics, Plot (Graphics), Mathematical Modeling, Scientific Visualization, Data Preprocessing, NumPy, Predictive Analytics, Statistical Modeling, Mathematical Software, Statistical Methods, Algebra, Python Programming

    ★ 4.3 (33) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Michigan

    More Applied Data Science with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Data Mining, Social Network Analysis, ChatGPT, Embeddings, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Quality, Unstructured Data, Anomaly Detection, Machine Learning Methods, Data Science, Supervised Learning, Machine Learning, Data Preprocessing, Data Analysis, Social Media Analytics, Data Manipulation, Python Programming, Exploratory Data Analysis

    ★ 4.5 (19) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Statistik, Wahrscheinlichkeit, R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Methoden, Statistische Inferenz, Angewandte Mathematik, Bewertung des Modells, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Modellierung, Lineare Algebra, Statistische Analyse, Modellevaluation

    ★ 4.6 (108) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Generative KI für Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Datenwissenschaft, Schnelles Engineering, Prädiktive Modellierung, Verantwortungsvolle AI, Prompt-Muster, Datenanalyse, Generative Modellarchitekturen, Explorative Datenanalyse, Generative KI, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Daten-Synthese, ChatGPT, KI-Kenntnisse, Autokodierer, Daten-Ethik, Software zur Datenvisualisierung, Feature Technik, Auto-Kodierer, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Technische Merkmale

    ★ 4.7 (11.796) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • U

    University of Washington

    Datenwissenschaft in großem Maßstab - Capstone-Projekt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Datenwissenschaft, Datenerfassung, Statistik, Datengestützte Entscheidungsfindung, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, R Programmierung, Prädiktive Modellierung, Datenerhebung, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Datenwrangling, Forschung, Datenanalyse, Statistische Modellierung, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Technische Kommunikation, Technische Merkmale, Modellevaluation, Daten-Pipelines

    ★ 3.8 (26) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Data Mining - Grundlagen und Praxis

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Datenmanagement, Vorverarbeitung von Daten, Datenmodellierung, Unüberwachtes Lernen, Datenverarbeitung, Erkennung von Anomalien, Überwachtes Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Datenverwaltung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Ideenfindung, Methoden des maschinellen Lernens, Bereinigung von Daten, Bewertung des Modells, Data Mining, Explorative Datenanalyse, Data Warehousing, Klassifizierungsalgorithmen, Analytische Fähigkeiten, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Daten-Pipelines

    ★ 4.1 (184) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

1…101112…41

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Schlüsseltechnologien für Unternehmen: IBM
  • Statistical Learning for Data Science: University of Colorado Boulder
  • Integralrechnung und Numerische Analyse für Datenwissenschaft: University of Colorado Boulder
  • Foundations of Data Structures and Algorithms: University of Colorado Boulder
  • Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse: University of Colorado Boulder
  • IBM & Darden Digitale Strategie: IBM
  • Linear Algebra for Data Science Using Python: Howard University
  • More Applied Data Science with Python: University of Michigan
  • Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle: Johns Hopkins University
  • Generative KI für Datenwissenschaftler: IBM

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