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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
    J

    Johns Hopkins University

    ein Crashkurs in Datenverarbeitung

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

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    8354 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 Analyse, Statistische Hypothesentests, Statistische Visualisierung, Bayessche Statistik, Explorative Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Statistisches maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, A/B-Tests

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Angewandte Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Prädiktive Modellierung, Python-Programmierung, Dashboard, Daten importieren/exportieren, Matplotlib, Interaktive Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Datenumwandlung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Seaborn, Plotly, Grundsätze der Programmierung, Web Scraping, Maschinelles Lernen

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Algorithmen, Statistik, Lineare Algebra, Infinitesimalrechnung, Python-Programmierung, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Datenverarbeitung, Derivate, Datenmanipulation, Jupyter, NumPy, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Fortgeschrittene Mathematik

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Methoden für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Daten bereinigen, Prädiktive Modellierung, Erhebung von Daten, Datenmodellierung, Benutzer-Feedback, Datenqualität, Datenumwandlung, Datenverarbeitung, Methoden der Softwareentwicklung, Feature Technik, Jupyter, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Peer Review, Unternehmensanalyse, Geschäftliche Anforderungen, Data-Mining, Datenanalyse

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    D

    Duke University

    Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Infinitesimalrechnung, Bayessche Statistik, Algebra, Arithmetik, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeit, Deskriptive Statistik, Datenanalyse, Grafische Darstellung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    C

    Coursera

    Data Science Challenge

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Jupyter, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Predictive Analytics, Data Analysis

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

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    More Applied Data Science with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Data Mining, Social Network Analysis, ChatGPT, Data Processing, Anomaly Detection, Machine Learning Methods, Data Science, Supervised Learning, Machine Learning, Data Analysis, Data Manipulation, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Jupyter, Probability Distribution

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

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Genomische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Befehlszeilen-Schnittstelle, Unix, Statistische Analyse, Unix-Befehle, Python-Programmierung, Statistische Hypothesentests, Datenqualität, Molekularbiologie, Explorative Datenanalyse, Bioinformatik, Datenmanagement, Linux-Befehle, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenanalyse-Software, Biostatistik, Statistische Methoden, R-Programmierung, Statistische Modellierung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    6756 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Tools für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Cloud Computing, Statistisches Programmieren, Git (Versionskontrolle-System), GitHub, Python-Programmierung, Andere Programmiersprachen, Open Source Technologie, Entwicklungsumgebung, Big Data, Versionskontrolle, R (Software), Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Abfragesprachen, IBM Cloud, R-Programmierung, Jupyter, Computer-Programmierwerkzeuge

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Irvine

    Grundlagen der Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Anomalie-Erkennung, Prädiktive Modellierung, Cloud Computing, Daten Strategie, Statistische Analyse, Unternehmensanalytik, Datenverarbeitung, Datenethik, Prädiktive Analytik, Soziale Netzwerke, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Analytische Fähigkeiten, Verarbeitung natürlicher Sprache, Data-Mining, Statistische Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Datenanalyse, Text Mining

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Statistics For Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Correlation Analysis, Probability & Statistics, Statistics, Statistical Analysis, Data Analysis, Data Science, Probability Distribution, Descriptive Statistics, Statistical Inference

    4,1
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    39 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

1234…37

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
  • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
  • Methoden für die Datenverarbeitung: IBM
  • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University
  • Data Science Challenge: Coursera
  • More Applied Data Science with Python: University of Michigan
  • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
  • Tools für die Datenverarbeitung: IBM

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