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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


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Irvine

    Verwenden Sie Tableau für Ihren Data Science Workflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tableau-Software, Daten-Mapping, Deskriptive Analytik, Datenkompetenz, Deskriptive Statistik, Interaktive Datenvisualisierung, Präsentation der Daten, Dashboard, Erstellung des Dashboards, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Daten-Storytelling, Visuelles Storytelling, Geografische Informationen und Technologie, Statistische Visualisierung, Datenvisualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Plot (Grafiken), Daten-Ethik, Marktdaten

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    31 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Irvine

    Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Große Daten, Deskriptive Analytik, Prädiktive Analytik, Data Mining, Analytik, Analytische Fähigkeiten, Business-Analytik, Kleine Daten, Datenwissenschaft, Daten-Ethik, Software zur Datenanalyse

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    158 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California San Diego

    Daten-Strukturen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenspeicherung, Daten-Strukturen, Computer Programmierung, Computerprogrammierung, Java Programmierung, Java, Algorithmen, Java-Programmierung, Graphentheorie, C++ (Programmiersprache)

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    5577 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Generative KI für die Datenwissenschaft mit Copilot

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Kopilot, Generative KI, Generative adversarische Netze (GANs), Modellevaluation, Datensicherheit, Datenanalyse, Erkennung von Anomalien, Generative Modellarchitekturen, Daten-Ethik, Verantwortungsvolle AI, Informationen zum Datenschutz, Bewertung des Modells

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in das Data Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenspeicherung, Große Daten, Datenarchitektur, NoSQL, Integration von Daten, Apache Spark, Datenbanken, Daten-Pipelines, Daten-Seen, Data Warehousing, Daten-Governance, Datenverarbeitung, Datenspeicher, Datenverwaltung, Auszug, SQL , Operative Datenbanken, Datenwissenschaft, Apache Hadoop, Technologien zur Datenspeicherung, Relationale Datenbanken

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3671 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 2: Unit 3

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Modeling, Model Evaluation, Statistical Modeling, Predictive Analytics, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Science, Probability & Statistics, Statistical Methods, Statistical Inference, Business Analytics, Data Analysis, Statistical Analysis, Machine Learning Algorithms, Probability Distribution, Estimation, Machine Learning, Performance Metric

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    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, Mathematical Modeling, Scientific Visualization, Data Preprocessing, NumPy, Predictive Analytics, Statistical Modeling, Mathematical Software, Statistical Methods, Jupyter, Algebra, Python Programming

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Integralrechnung und Numerische Analyse für Datenwissenschaft

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

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California San Diego

    Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Logisches Denken, Verschlüsselung, Deduktive Argumentation, Computer Programmierung, Computerprogrammierung, Python-Programmierung, Kryptographie, Grundsätze der Programmierung, Wahrscheinlichkeit, Algorithmen, Schlüsselverwaltung, Graphentheorie, Netzwerkanalyse, Theoretische Informatik, Kombinatorik, Kryptographische Protokolle, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Computational Thinking, Arithmetik, Rechnerische Logik

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    3703 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edureka

    PySpark for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PySpark, Model Optimization, Data Pipelines, Dashboard Creation, Dashboard, Interactive Data Visualization, Model Training, Data Processing, Data Storage Technologies, Data Architecture, Natural Language Processing, Machine Learning Methods, Data Storage, Data Wrangling, Data Integration, Data Transformation, Machine Learning, Deep Learning

    2,7
    Bewertung, 2,7 von 5 Sternen
    ·
    11 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 2: Unit 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Matplotlib, Plot (Graphics), Box Plots, Data Analysis, Descriptive Statistics, Scatter Plots, Data Visualization Software, Histogram, Data Literacy, Statistical Visualization, Seaborn, Descriptive Analytics, Analytical Skills, Statistical Analysis, Correlation Analysis, Statistics

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle

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

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

1…161718…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Verwenden Sie Tableau für Ihren Data Science Workflow: University of California, Irvine
  • Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining: University of California, Irvine
  • Daten-Strukturen: University of California San Diego
  • Generative KI für die Datenwissenschaft mit Copilot: Microsoft
  • Einführung in das Data Engineering: IBM
  • Data Science Fundamentals Part 2: Unit 3: Pearson
  • Linear Algebra for Data Science Using Python: Howard University
  • Integralrechnung und Numerische Analyse für Datenwissenschaft: University of Colorado Boulder
  • Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft: University of California San Diego
  • PySpark for Data Science: Edureka

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