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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


  • 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
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    56 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • M

    Macquarie University

    Excel-Grundlagen für die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Automatisierung, Datenvorverarbeitung, Datenvalidierung, Datenanalyse, Datenmanipulation, Datenumwandlung, Microsoft Excel, Bereinigung von Daten, Datenverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Excel-Formeln, Datenwrangling, Tabellenkalkulations-Software, Validierung von Daten

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    4301 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Cybersicherheit für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Problemlösung, Verschlüsselung, Datenzugang, Risikoanalyse, Kommunikation, Berechtigung (Computing), Informationssicherheit, Cybersecurity, Datensicherheit, Kryptographie, Sicherheitskontrollen, Sicherheitssoftware, Cyber-Sicherheitsrichtlinien, Sicherheitsbewußtsein, Daten-Ethik, Computer-Sicherheit, Beglaubigungen, Cyber-Angriffe, Informationen zum Datenschutz, Bewertung der Cybersicherheit

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    3,5
    Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
    ·
    31 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Die Datenwissenschaft der Gesundheitsinformatik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenzugang, Große Daten, Gesundheitsinformatik, Gesundheitspflege, Informatik, Datenwissenschaft, Datenqualität, Datenbanken, Datenanalyse, Integration von Daten, Medizinische Aufzeichnungen, Gesundheitssysteme, Elektronisches Krankenaktensystem, Qualität der Daten, Management von Gesundheitsinformationen, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Abfragesprachen, Verwaltung klinischer Daten, Gesundheitstechnologie, Interoperabilität, Klinische Informatik

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Generative KI für Datenwissenschaftler

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

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

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • U

    University of California, Irvine

    Verwenden Sie Tableau für Ihren Data Science Workflow

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

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    31 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Datenvisualisierung und Dashboards mit Excel und Cognos

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Histogramm, IBM Kognos-Analytik, Erstellung des Dashboards, Datenanalyse, Microsoft Excel, Datenvisualisierung, IBM Cognos-Analytik, Dashboard, Interaktive Datenvisualisierung, Baum-Karten, Pivot-Tabellen und Diagramme, Präsentation der Daten, Streudiagramme, Daten-Storytelling, Software zur Datenvisualisierung

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4482 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Microsoft

    Generative KI für die Datenwissenschaft mit Copilot

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle

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

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    AI für alle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz, Datenwissenschaft, Künstliche neuronale Netze, AI-Integrationen, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Verantwortungsvolle AI, Angewandtes maschinelles Lernen, KI-Produktstrategie, Daten-Ethik, AI-Förderung

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    52.383 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Apache Hadoop, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Data Store, Cloud Services, Cloud Deployment, Data Access, Cloud API, Data Quality, Data Cleansing, Machine Learning Methods

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    4399 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • M

    Microsoft

    Führen Sie Data Science mit Azure Databricks durch

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Große Daten, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Microsoft Azure, Apache Spark, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Datenumwandlung, Datenverarbeitung, Methoden des maschinellen Lernens, Verteiltes Rechnen, Daten-Pipelines, Databricks, Bewertung des Modells, Modell-Einsatz, Daten-Seen, PySpark

    3,1
    Bewertung, 3,1 von 5 Sternen
    ·
    79 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1…171819…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse: University of Colorado Boulder
  • Excel-Grundlagen für die Datenanalyse: Macquarie University
  • Cybersicherheit für die Datenverarbeitung: University of Colorado Boulder
  • Die Datenwissenschaft der Gesundheitsinformatik: Johns Hopkins University
  • Generative KI für Datenwissenschaftler: IBM
  • Verwenden Sie Tableau für Ihren Data Science Workflow: University of California, Irvine
  • Datenvisualisierung und Dashboards mit Excel und Cognos: IBM
  • Generative KI für die Datenwissenschaft mit Copilot: Microsoft
  • Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle: Johns Hopkins University
  • AI für alle: DeepLearning.AI

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  • IBM Data Science-Zertifikat
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