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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


  • F

    Fundação Instituto de Administração

    Datenanalyse für Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Deskriptive Statistik, Analytik, Daten-Strategie, Statistische Inferenz, Statistische Methoden, Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datengestützte Entscheidungsfindung, Business-Analytik, Datenvisualisierung, Statistische Hypothesenprüfung, Strategische Entscheidungsfindung, Präsentation der Daten, Datenwissenschaft, Korrelationsanalyse

    ★ 4.6 (29) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google

    Die Bits und Bytes von Computernetzwerken

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer-Vernetzung, Vernetzungs-Hardware, Allgemeine Netzwerkarbeit, Netzwerk-Protokolle, TCP/IP, Netzwerksicherheit, Routing-Protokolle, Netzwerk-Fehlerbehebung, Netzwerkverwaltung, Drahtlose Netzwerke, OSI-Modelle, Netzwerk-Routing, Netzinfrastruktur, Netzarchitektur, Netzwerk-Modell, Dynamisches Host-Konfigurationsprotokoll (DHCP), Integrität der Daten, Netzwerk-Router

    ★ 4.7 (52.559) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    GenAI für Datenwissenschaft-Teams

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Modell Ausbildung, Daten-Ethik, Verantwortungsvolle AI, AI-Förderung, Daten-Synthese

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Microsoft

    Datenmodellierung in Power BI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Datenanalyse, Stern-Schema, Leistungsoptimierung, Datenmodellierung, Modell-Optimierung, Datenanalyse-Ausdrücke (DAX), Datenvisualisierung, Power BI, Daten in Echtzeit

    ★ 4.3 (825) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google

    Analysieren Sie Daten, um Fragen zu beantworten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenanalyse, Benutzer-Feedback, Konsolidierung, Datenqualität, Excel-Formeln, Abfragesprachen, Tabellenkalkulations-Software, Datenbank-Management, Datenumwandlung, Qualität der Daten, SQL, Daten-Synthese, Validierung von Daten, Pivot-Tabellen und Diagramme, Analytische Fähigkeiten, Google Sheets, Datenvalidierung, Integration von Daten, Datenbank Management

    ★ 4.6 (12.230) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Verifizierung und Validierung, Leistungsoptimierung, Fehlersuche, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tensorflow, Methoden des maschinellen Lernens, Modellevaluation

    ★ 4.9 (63.525) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • A

    Amazon Web Services

    Data Engineer auf AWS - Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Serverloses Rechnen, Datenarchitektur, Sicherheitskontrollen, Kontinuierliche Integration, AWS CloudFormation, Infrastruktur als Code (IaC), Devops-Werkzeuge, CI/CD, Amazon Webdienste, AWS Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM), Terraform, Daten-Infrastruktur, Amazon CloudWatch, Amazon Web Services, Cloud-Anwendungen, Beglaubigungen

    ★ 4.6 (277) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Macquarie University

    Leistungsfähige Excel-Tools für die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenwrangling, Microsoft Excel, Erstellung des Dashboards, Gemeinsame Nutzung von Daten, Tabellenkalkulations-Software, Power BI

    ★ 4.9 (1326) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Einführung in die Genomik-Technologien

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bioinformatik, Datenanalyse, Computerwissenschaft, Statistische Analyse, Statistik, Molekularbiologie, Biowissenschaften, Wissenschaft und Forschung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Informatik, Software-Entwicklung, Datenwissenschaft, Datenverarbeitung, Biologie, Computational Thinking, Algorithmen, Biotechnologie, Korrelationsanalyse, Softwaretechnik

    ★ 4.6 (4870) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, Logistische Regression, Technische Merkmale, Künstliche Intelligenz, Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Jupyter, Maschinelles Lernen, Algorithmen, Klassifizierungsalgorithmen, Python-Programmierung, Modellevaluation, Feature Technik, Datenvorverarbeitung

    ★ 4.9 (32.384) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • G

    Google

    Grundlagen des digitalen Marketings und des E-Commerce

    Kompetenzen, die Sie erwerben: E-Commerce, Marketing-Analytik, Daten-Storytelling, Digitales Marketing, Optimierung der Suchmaschine, Leistungsorientiertes Marketing, Suchmaschinen-Marketing, Engagement für Kunden, Leistungsmetrik, Datengestützte Entscheidungsfindung, Marketing, Konversionstrichter-Analyse, Marketing-Planung, Digitale Medienstrategie, Markenbekanntheit, E-Mail-Marketing, Leistungsmessung, Webanalyse und SEO, Branding, Marketing-Strategien

    ★ 4.8 (31.435) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Kategorie: Bestseller
    Bestseller
  • U

    University of Pennsylvania

    KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Algorithmen für maschinelles Lernen, Große Daten, Statistisches maschinelles Lernen, Datenanalyse, Bewertung des Modells, Modellierung großer Sprachen, Tiefes Lernen, Generative KI, Auto-Kodierer, Modell-Optimierung, Datenverwaltung, KI-Kenntnisse, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenmanagement, Methoden des maschinellen Lernens, Verwaltung von Kundendaten, Maschinelles Lernen, Generative Modellarchitekturen, Autokodierer, Algorithmen, KI-Produktstrategie, Modellevaluation

    ★ 4.8 (1039) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

1…293031…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Datenanalyse für Unternehmen: Fundação Instituto de Administração
  • Die Bits und Bytes von Computernetzwerken: Google
  • GenAI für Datenwissenschaft-Teams: Coursera
  • Datenmodellierung in Power BI: Microsoft
  • Analysieren Sie Daten, um Fragen zu beantworten: Google
  • Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung: DeepLearning.AI
  • Data Engineer auf AWS - Grundlagen: Amazon Web Services
  • Leistungsfähige Excel-Tools für die Datenanalyse: Macquarie University
  • Einführung in die Genomik-Technologien: Johns Hopkins University
  • Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung: DeepLearning.AI

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