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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 Michigan

    Angewandte Datenwissenschaft mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Analyse sozialer Netzwerke, Graphentheorie, Pandas (Python-Paket), Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, NumPy, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining, Wissenschaftliche Visualisierung, Datenmanipulation, Datenvisualisierungssoftware, Feature Technik, Python-Programmierung, Interaktive Datenvisualisierung, Netzwerkanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Visualisierung (Computergrafik), Datenvisualisierung

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U
    I
    I

    Mehrere Erzieher

    Data Science Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Presentation, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Data Import/Export, Probability & Statistics, Programming Principles, Predictive Modeling, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Methoden für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, Geschäftliche Anforderungen, Modellevaluation, Modell-Bereitstellung, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Datenverarbeitung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Daten bereinigen, Jupyter, Data-Mining, Unternehmensanalyse

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Statistische Methoden, Dashboard, Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Pandas (Python-Paket), Statistik, Datenanalyse, Web Scraping, Grundsätze der Programmierung, Python-Programmierung, Computer-Programmierwerkzeuge, Daten importieren/exportieren, SQL, Datenverarbeitung, Relationale Datenbanken, Jupyter, Gespeicherte Prozedur, Daten Präsentation, Datenvisualisierung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene Statistik für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Statistische Methoden, Statistische Modellierung, Bayessche Statistik, Statistik, Datenmodellierung, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Stichproben (Statistik), Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Lineare Algebra, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeit, R-Programmierung, Biostatistik, Statistische Inferenz, Statistische Hypothesentests

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

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Data Science Beyond the Basics (ML+DS)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Deep Learning, A/B Testing, Transfer Learning, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    D

    Duke University

    Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayessche Statistik, Arithmetik, Grafische Darstellung, Infinitesimalrechnung, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeit, Allgemeine Mathematik, Algebra

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Bayessche Statistik, Deskriptive Statistik, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, A/B-Tests, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit, Statistisches maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Statistische Visualisierung, Statistische Hypothesentests

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Angewandte Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Dashboard, Pandas (Python-Paket), Datenanalyse, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Web Scraping, Grundsätze der Programmierung, Datenvisualisierungssoftware, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Daten importieren/exportieren, Interaktive Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Daten bereinigen, Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Plotly, Datenumwandlung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Status: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    I

    IBM

    IBM Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Generative KI, Excel-Formeln, IBM Cognos-Analytik, Datenanalyse, Daten-Storytelling, Modellevaluation, Datenvisualisierungssoftware, Daten importieren/exportieren, Interaktive Datenvisualisierung, Python-Programmierung, SQL, Daten Präsentation, Plotly, Datenvisualisierung, Datenumwandlung, Statistische Visualisierung, Microsoft Excel, Explorative Datenanalyse, Professionelles Netzwerken

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    C

    Coursera

    Herausforderung Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Prädiktive Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Technische Kommunikation, Jupyter

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

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    ein Crashkurs in Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Leistungsmetrik, Projektentwurf, Datenverarbeitung, Software-Ingenieur, Datenmanagement, Statistische Inferenz

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    8366 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
  • Data Science Foundations: University of London
  • Methoden für die Datenverarbeitung: IBM
  • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
  • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
  • Data Science Beyond the Basics (ML+DS): Coursera
  • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University
  • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
  • IBM Data Analyst: IBM

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