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Informatik-Kurse

Informatik-Kurse können Ihnen helfen, grundlegende Konzepte wie Algorithmen, Datenstrukturen, Berechnung und Architektur von Computersystemen zu verstehen. Sie können Fähigkeiten in Problemanalyse, Programmierlogik und dem Entwurf von Softwarelösungen aufbauen. Viele Kurse führen in klassische Themen wie Komplexität, Betriebssysteme und Netzwerke ein und nutzen Werkzeuge aus der Praxis.


Beliebte Informatik Kurse & Zertifikate


  • U

    University of Colorado Boulder

    Statistische Modellierung für datenwissenschaftliche Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Programmierung, Datenanalyse, Experimentieren, Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Statistische Methoden, Statistische Software, Allgemeine Wissenschaft und Forschung, R Programmierung, Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Daten-Ethik, Statistische Hypothesenprüfung, Prädiktive Analytik, Prädiktive Modellierung, Datenwissenschaft, Korrelationsanalyse, Forschungsdesign, R (Software)

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Data Science Methods for Quality Improvement

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Process Capability, Sampling (Statistics), R (Software), Correlation Analysis, Statistical Inference, Probability Distribution, Statistical Visualization, R Programming, Statistical Process Controls, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Methods, Probability & Statistics, Data Science, Statistics, Data Analysis, Statistical Analysis, Statistical Software, Descriptive Statistics, Quality Improvement, Process Engineering

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Wahrscheinlichkeitsgrundlagen für Datenwissenschaft und KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistik, Datenanalyse, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, Korrelationsanalyse, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    Duke University

    Programming for Python Data Science: Principles to Practice

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Pandas (Python Package), Plot (Graphics), NumPy, Data Cleansing, Data Structures, Scientific Visualization, Data Visualization Software, Predictive Analytics, Data Visualization, Statistical Visualization, Debugging, Data Presentation, Data Manipulation, Code Reusability, Object Oriented Programming (OOP), Python Programming, Simulations, Predictive Modeling, Data Analysis

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    101 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • H

    Hebrew University of Jerusalem

    Bauen Sie einen modernen Computer von Grund auf: Nand to Tetris Part II (projektorientierter Kurs)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Computerarchitektur, System-Software, Computerprogrammierung, Computerwissenschaft, Peripheriegeräte, Software-Entwicklung, Betriebssysteme, Virtuelle Maschinen, Computer-Systeme, Speicherverwaltung, Software-Architektur, Informatik, Hardware-Architektur, Grundsätze der Programmierung, Algorithmen, Daten-Strukturen, Software Architektur, Computergrafik, Programm-Entwicklung, System-Programmierung, Software Entwurf

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    534 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Statistische Schätzung für Datenwissenschaft und KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Statistik, Künstliche Intelligenz, Statistische Inferenz, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeitsverteilung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    Duke University

    Datenwissenschaft mit NumPy, Mengen und Wörterbüchern

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenanalyse, Große Daten, Bildanalyse, Datenmanipulation, Leistungsoptimierung, Grundsätze der Programmierung, Datei-E/A, Datenverarbeitung, Datenwissenschaft, Daten-Strukturen, Text Mining, Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    22 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Bayesian Statistics for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Statistics, Statistical Inference, Statistical Modeling, Predictive Analytics, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Statistical Methods, Data Ethics, Data Science, Statistics, Probability, Regression Analysis, Probability Distribution, Sampling (Statistics)

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Statistische Inferenz und Hypothesentests in datenwissenschaftlichen Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Statistik, Statistische Inferenz, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Daten-Ethik, Statistische Hypothesenprüfung, Stichproben (Statistik), Bestimmung des Stichprobenumfangs, Wahrscheinlichkeitsverteilung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Numerische Analyse, Lineare Algebra, Künstliche neuronale Netze, Datenmanipulation, Statistik, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, Dimensionalitätsreduktion, Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Kalkulation, Jupyter, Datenumwandlung, Datenwissenschaft, Unüberwachtes Lernen, Mathematische Software, Angewandte Mathematik, Geometrie

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • 2

    28DIGITAL

    Quantitative formale Modellierung und Worst-Case-Leistungsanalyse

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • M

    Meta

    Vorbereitung auf das Kodierungsinterview

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Computerwissenschaft, Kommunikation, Software-Visualisierung, Pseudocode, Theoretische Informatik, Informatik, Technische Kommunikation, Computational Thinking, Algorithmen, Daten-Strukturen

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer science Kurse

  • Statistische Modellierung für datenwissenschaftliche Anwendungen: University of Colorado Boulder
  • Data Science Methods for Quality Improvement: University of Colorado Boulder
  • Wahrscheinlichkeitsgrundlagen für Datenwissenschaft und KI: University of Colorado Boulder
  • Programming for Python Data Science: Principles to Practice: Duke University
  • Bauen Sie einen modernen Computer von Grund auf: Nand to Tetris Part II (projektorientierter Kurs): Hebrew University of Jerusalem
  • Statistische Schätzung für Datenwissenschaft und KI: University of Colorado Boulder
  • Datenwissenschaft mit NumPy, Mengen und Wörterbüchern: Duke University
  • Introduction to Bayesian Statistics for Data Science: University of Colorado Boulder
  • Statistische Inferenz und Hypothesentests in datenwissenschaftlichen Anwendungen: University of Colorado Boulder
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London

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