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.

Stanford Online
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Bewertung des Modells, Maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Daten-Ethik, Ethik in der klinischen Forschung, Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen, Pharmazeutika, Methoden des maschinellen Lernens, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Gesundheitspflege, Managed Care, Unstrukturierte Daten, Gesundheitsinformatik, Verantwortungsvolle AI, Verwaltung klinischer Daten, Klinische Forschung, Gesundheitssysteme, Modell-Einsatz, Ethik im Gesundheitswesen
★ 4.7 (2623) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Hardware-Architektur, Systemanforderungen, Eingebettete Systeme, Eingebettete Software, Computerarchitektur, Mikroarchitektur, Produktunterstützung
★ 4.7 (147) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: Technical Writing, Technical Documentation, Software Documentation, Technical Communication, Layout Design, Writing and Editing, Writing, Collaborative Software, Graphic and Visual Design, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Typography, Proofreading, Multimedia, Content Management, GitHub, Version Control
★ 4.3 (448) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Arizona State University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Matplotlib, File I/O, Generative Adversarial Networks (GANs), Generative AI, NumPy, Object Oriented Programming (OOP), Model Training, Deep Learning, Image Analysis, Machine Learning Methods, Plot (Graphics), Object Oriented Design, Integrated Development Environments, Python Programming, Development Environment, Event-Driven Programming, Programming Principles, Computer Programming
★ 4.1 (86) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengestützte Entscheidungsfindung, Daten-Mapping, Tableau-Software, Analytik, Unüberwachtes Lernen, Software zur Datenvisualisierung, Data Mining, Präsentation der Daten, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenvisualisierung, Statistisches maschinelles Lernen, Erstellung des Dashboards, Dashboard, Große Daten, Unstrukturierte Daten, Datenanalyse, Grafische Darstellung, Plot (Grafiken), Text Mining, Statistische Analyse
★ 4.5 (2953) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Theoretische Informatik, Modell-Optimierung, Mathematische Modellierung, Algorithmen, Graphentheorie, Mathematische Software, Netzwerk-Modell, Python-Programmierung, Operations Research, Kombinatorik
★ 4.8 (66) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: File I/O, Data Import/Export, Java Programming, Java, Programming Principles, Computer Programming, Data Structures, File Systems, File Management, Data Store, Computer Science
★ 4.6 (45) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verteiltes Rechnen, Computer-Plattformen, Hardware-Architektur, Dateisysteme, Shell-Skript, Betriebssysteme, Linux-Befehle, Leistungsprüfung, Linux, Leistungsoptimierung, Unix-Shell, Computerarchitektur, Skalierbarkeit, Bash (Skriptsprache), Große Daten, Skripting, Speicherverwaltung, Computer-Systeme, Dateiverwaltung, Kapazitätsmanagement
★ 3.8 (168) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of California San Diego
Kompetenzen, die Sie erwerben: Theoretische Informatik, Mathematische Modellierung, Algorithmen, Computational Thinking, Graphentheorie, Python-Programmierung, Programm-Entwicklung, Kombinatorik, Angewandte Mathematik
★ 4.7 (376) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Technische Merkmale, Dimensionalitätsreduktion, Vorverarbeitung von Daten, Markov-Modell, Klassifizierungsalgorithmen, Lernen übertragen, Überwachtes Lernen, Einbettungen, Methoden des maschinellen Lernens, Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Statistisches maschinelles Lernen, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Text Mining
★ 4.6 (6205) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Quantum computing, Probability, Linear Algebra, Probability & Statistics, Mathematics and Mathematical Modeling, Statistics, Applied Mathematics, Computer Science, Algebra, Physics
★ 4.4 (77) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Clemson University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Structures, Algorithms, Theoretical Computer Science, Computer Programming, Computer Science, Probability, Design Strategies, Analysis
★ 4.2 (39) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate