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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: Kostenlos
    Kostenlos
    P

    Princeton University

    Algorithmen, Teil II

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Algorithmen, Netzwerk-Routing, Operations Research, Computergestütztes Denken, Lineare Algebra, Datenstrukturen, Graphentheorie, Theoretische Informatik, Java Programmierung

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    2041 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

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

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI Data Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Web Scraping, Google Sheets, Data Visualization, Data Presentation, Spreadsheet Software, Large Language Modeling, Tableau Software, Data Literacy, Dashboard, LinkedIn, Pandas (Python Package), Time Series Analysis and Forecasting, Probability & Statistics, Extract, Transform, Load, Statistical Analysis, Statistics, Data Manipulation, Data Analysis, Descriptive Statistics

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    NoSQL-, Big Data- und Spark-Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Datenbanken, NoSQL, Big Data, MongoDB, Kubernetes, Generative KI, Apache Hadoop, Algorithmen für maschinelles Lernen, Apache Spark, Apache Hive, Apache Cassandra, Daten-Pipelines, PySpark, Auszug, Verteiltes Rechnen, IBM Cloud, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 2: Unit 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Matplotlib, Box Plots, Data Analysis, Data Visualization, Descriptive Statistics, Scatter Plots, Data Visualization Software, Histogram, Seaborn, Statistical Analysis, Correlation Analysis, Statistical Methods

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of London

    Mathematik für Computerwissenschaften

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kryptographie, Algebra, Informatik, Systeme der Messung, Angewandte Mathematik, Computergestütztes Denken, Arithmetik, Mathematische Modellierung, Allgemeine Mathematik

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    268 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Programmieren für jedermann (Erste Schritte mit Python)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Entwicklungsumgebung, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Python-Programmierung, Software-Installation

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University of Colorado Boulder

    Effektive Wissenschaftskommunikation entwerfen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernmanagement-Systeme, Software und Technologie für das Bildungswesen, Medien und Kommunikation, Mündliche Äußerung, Interviewing-Fähigkeiten, Wissenschaft und Forschung, Programm Bewertung, Bildung und Ausbildung, Storytelling, Human Learning, Community Outreach, Technische Kommunikation, Fotografie, Lerntheorie, Technisches Schreiben, Infografiken, Persuasive Kommunikation, Schreiben, Forschung, Wissenschaftliche Methoden

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Illinois Tech

    Data Analytics and Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Big Data, Model Evaluation, Apache Hadoop, Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Statistical Analysis, Data Visualization, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Apache Spark, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Data Infrastructure, Data Cleansing, Real Time Data, Apache Kafka, Data Management, Machine Learning

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Washington

    Datenwissenschaft in großem Maßstab - Capstone-Projekt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Modellevaluation, Statistik, Datenwrangling, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Forschung, Datenvorverarbeitung, Erhebung von Daten, Feature Technik, R-Programmierung, Datenanalyse, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Integration, Prädiktive Analytik, Datenvalidierung

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Modellevaluation, Box Plots, Korrelationsanalyse, Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Datenwrangling, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Daten importieren/exportieren, Datenumwandlung, Statistische Analyse, Datenvorverarbeitung, Daten bereinigen, Prädiktive Analytik, Datenanalyse, R-Programmierung, Tidyverse (R-Paket), Datenmanipulation, Datenvisualisierung

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • 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, Embeddings, Machine Learning Methods, Data Science, Supervised Learning, Generative AI, Machine Learning, Anomaly Detection, Data Preprocessing, Data Analysis, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Manipulation, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Probability Distribution

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

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    H

    Howard University

    Linear Algebra for Data Science Using Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Wrangling, Linear Algebra, Regression Analysis, NumPy, Predictive Modeling, Dimensionality Reduction, Data Science, Data Visualization, Applied Mathematics, Data Preprocessing, Statistical Modeling, Jupyter, Data Analysis, Machine Learning Methods, Mathematical Modeling, Algebra, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Model Evaluation, Statistical Analysis

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Algorithmen, Teil II: Princeton University
  • DeepLearning.AI Data Analytics: DeepLearning.AI
  • NoSQL-, Big Data- und Spark-Grundlagen: IBM
  • Data Science Fundamentals Part 2: Unit 1: Pearson
  • Mathematik für Computerwissenschaften: University of London
  • Programmieren für jedermann (Erste Schritte mit Python): University of Michigan
  • Effektive Wissenschaftskommunikation entwerfen: University of Colorado Boulder
  • Data Analytics and Deep Learning: Illinois Tech
  • Datenwissenschaft in großem Maßstab - Capstone-Projekt: University of Washington
  • Datenanalyse mit R: IBM

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