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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: Bereit für den Job
    Bereit für den Job
    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Visualization, A/B Testing, Sampling (Statistics), Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Ethics, Feature Engineering, Statistical Hypothesis Testing, Analytics, Statistical Analysis, Data Science, Tableau Software, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Web Presence, Python Programming

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Bestseller
    Bestseller
    I

    IBM

    Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Statistik, R (Software), NumPy, Web-Scraping, Datenwissenschaft, Datenanalyse, Erstellung des Dashboards, Datenbank Management, SQL, Deskriptive Statistik, Jupyter, Datenvisualisierung, Statistische Analyse, Dashboard, Datenbank-Management, Python-Programmierung, Präsentation der Daten, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Relationale Datenbanken

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Michigan

    Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Text Mining, Datenvorverarbeitung, NumPy, Datenwissenschaft, Skriptsprachen, Datenanalyse, Datenumwandlung, Datenmanipulation, Vorverarbeitung von Daten, Datengestützte Entscheidungsfindung, Bereinigung von Daten, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Pivot-Tabellen und Diagramme, Statistische Methoden, Datenwrangling, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Grundsätze der Programmierung, Pandas (Python-Paket), Daten importieren/exportieren

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
    G

    Google

    Google Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Web-Präsenz, Google Sheets, Ggplot2, Datenvalidierung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Bereinigung von Daten, LinkedIn, Interviewing-Fähigkeiten, Präsentation der Daten, Rmarkdown, Daten-Ethik, Objektorientierte Programmierung (OOP), Interaktive Datenvisualisierung, Dateiverwaltung, Kommunikation mit Interessenvertretern, Daten-Strukturen, Tabellenkalkulations-Software, Stichproben (Statistik), Daten-Storytelling, Validierung von Daten

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, R Programmierung, Statistische Inferenz, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Explorative Datenanalyse, Merkblatt (Software), Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Plotly, Bewertung des Modells, Rmarkdown, Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Interaktive Datenvisualisierung, Statistische Hypothesenprüfung, GitHub, Statistische Modellierung, Glänzend (R-Paket)

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    7199 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene Statistik für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Lineare Algebra, Statistische Inferenz, Regressionsanalyse, Statistik, Datenmodellierung, Datenwissenschaft, Datenanalyse, Statistische Analyse, Mathematische Modellierung, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Analyse, Biostatistik, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Hypothesenprüfung, Stichproben (Statistik)

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

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    ein Crashkurs in Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Softwaretechnik, Statistische Inferenz, Datenmanagement, Datenverwaltung, Datenwissenschaft, Datenkompetenz, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Datengestützte Entscheidungsfindung, Projektentwurf, Leistungsmetrik, Software-Entwicklung, Daten-Strategie

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    8387 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kalkulation, Datenwissenschaft, Allgemeine Mathematik, Derivate, Wahrscheinlichkeit, Bayessche Statistik, Algebra, Grafische Darstellung, Angewandte Mathematik

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Inferenz, Statistik, Datenwissenschaft, Histogramm, Explorative Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Box Plots, Statistische Visualisierung, A/B-Tests, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Hypothesenprüfung, Statistisches maschinelles Lernen, Stichproben (Statistik), Korrelationsanalyse

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Datenwissenschaft, Ggplot2, R (Software), Versionskontrolle, Knitr, Maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Datenmanipulation, Statistische Programmierung, Bereinigung von Daten, Gemeinsame Nutzung von Daten, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Plot (Grafiken), Datenwrangling, Rmarkdown, Statistische Visualisierung, GitHub

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Inferenz, Regressionsanalyse, Statistik, Datenwissenschaft, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit, Deskriptive Analytik, Datenvisualisierung, Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Statistische Programmierung, Statistische Methoden, Jupyter, Korrelationsanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Präsentation der Daten, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Modellierung, Software zur Datenvisualisierung, Statistische Hypothesenprüfung

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Genomische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, grep, Datenmanagement, Datenverwaltung, Große Daten, Datenwissenschaft, R (Software), Informationsmanagement, Explorative Datenanalyse, Biostatistik, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Bioinformatik, Unix-Shell, Python-Programmierung, Daten-Strukturen, Molekularbiologie, Unix-Befehle, Statistische Hypothesenprüfung, Unix, Befehlszeilenschnittstelle

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    6810 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Google Advanced Data Analytics: Google
  • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
  • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
  • Google Datenanalyse: Google
  • Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
  • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
  • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
  • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University
  • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University

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