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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Graph Theory, Data Structures, Algorithms, Computer Programming, Python Programming, Computational Thinking, Data Science, Theoretical Computer Science, Data Processing, Geometry, Data Analysis Expressions (DAX), Data Manipulation, Performance Tuning, Data Analysis, Data Management, Applied Mathematics
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Fractal Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Kritisches Denken und Problemlösung, Kritisches Denken, Benutzerzentriertes Design, Datenanalyse, Entscheidungsfindung, Problemlösung, Menschenzentriertes Design, Analytische Fähigkeiten
★ 4.6 (161) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Unit Testing, Object Oriented Design, File I/O, Algorithms, Test Case, Test Tools, Python Programming, Debugging, Software Testing, Programming Principles, File Management, Code Reusability, Data Science, Context Management, Performance Tuning
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Deskriptive Statistik, Technologien zur Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Große Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Datenspeicherung, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Apache Spark, PySpark, Statistisches maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Daten-Pipelines
★ 3.8 (1252) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Random Forest Algorithm, Model Evaluation, Feature Engineering, Model Training, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Geospatial Mapping, Predictive Modeling, Image Analysis, Verification And Validation, Data Science, Environmental Engineering
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Datenmanagement, Datenverarbeitung, Datenmodellierung, Vorverarbeitung von Daten, Datenverwaltung, Bereinigung von Daten, Bewertung des Modells, Data Mining, Explorative Datenanalyse, Data Warehousing, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, Daten-Pipelines
★ 3.8 (119) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Pittsburgh
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Statistics, Statistical Modeling, Predictive Analytics, Statistics, Regression Analysis, Predictive Modeling, Statistical Inference, Probability & Statistics, Mathematical Modeling, Model Evaluation, Data Analysis, Data Science, Statistical Machine Learning, Statistical Analysis, Statistical Programming, Markov Model, Probability Distribution, Sampling (Statistics), Machine Learning, Python Programming
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Modell Ausbildung, Datenumwandlung, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Schneeflocken-Schema, Methoden des maschinellen Lernens, Modell-Einsatz, Datenvorverarbeitung, Daten-Pipelines
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Computer Programmierung, Datenmanipulation, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, NumPy, Methoden des maschinellen Lernens, Pivot-Tabellen und Diagramme, Verarbeitung natürlicher Sprache, Numerische Analyse, Tiefes Lernen, Statistische Visualisierung, Lineare Algebra, Matplotlib, Pandas (Python-Paket), Künstliche neuronale Netze, Computerprogrammierung, Grundsätze der Programmierung
★ 5 (6) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Statistische Methoden, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Methoden des maschinellen Lernens, Software für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Plot (Grafiken), Datenvisualisierung, Wissenschaftliche Visualisierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Modellierung, Matplotlib, Statistische Analyse, Pandas (Python-Paket), Seaborn
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Universidad de Palermo
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Employee Coaching, People Development, Employee Training, Responsible AI, Business Strategies, Business Strategy, Data Ethics, Digital Analysis, Technology Strategies, Digital Transformation, Business Intelligence, Innovation, Artificial Intelligence, Leadership, Business Technologies, Business, Data Science
★ 4.9 (1101) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Model Training, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Transfer Learning, Machine Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, NumPy, Python Programming, Matplotlib, Data Visualization, Data Science
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen