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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


  • 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, Model Optimization, Deep Learning, A/B Testing, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

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

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Statistik für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Statistik, Statistische Inferenz, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Stichproben (Statistik), Datenwissenschaft, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Korrelationsanalyse

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    42 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Plot (Graphics), Statistics, Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Hands-On Data Science with PyTorch & Pandas

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Shiny (R Package), PyTorch (Machine Learning Library), Dashboard, Dashboard Creation, Python Programming, Interactive Data Visualization, Data Visualization, Data Visualization Software, Pandas (Python Package), Image Analysis, Applied Machine Learning, AI Workflows, Machine Learning Methods, Data Science, Computer Programming, Web Frameworks, Application Development, UI Components, Web Development Tools, User Interface (UI)

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Data Science with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Plotly, PyTorch (Machine Learning Library), NumPy, Matplotlib, Pandas (Python Package), Plot (Graphics), Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Machine Learning Methods, Python Programming, Applied Machine Learning, Scatter Plots, Numerical Analysis, Data Manipulation, Deep Learning, Image Analysis, Linear Algebra, Data Wrangling

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado System

    Klinische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank-Design, Datenmanipulation, Daten-Mapping, Google Cloud-Plattform, grep, Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), Informatik, R Programmierung, Datenqualität, Datenmodellierung, Klinische Informatik, Prädiktive Modellierung, Verwaltung klinischer Daten, Verarbeitung natürlicher Sprache, Qualität der Daten, Auszug, Klinische Forschung, Text Mining, Tidyverse (R-Paket), R (Software), Medizinischer Datenschutz

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft für Führungskräfte

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Team-Motivation, Datenanalyse, Mitarbeiter-Onboarding, Explorative Datenanalyse, Organisatorische Führung, Leiterschaft, Teamleitung, Daten-Strategie, Kommunikation, Datenqualität, Team Management, Orientierungsveranstaltungen für neue Mitarbeiter, Datenkompetenz, Datenverwaltung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Projektleitung, Statistische Berichterstattung, Datenmanagement, Präsentation der Daten, Datenwissenschaft, Technische Kommunikation, Qualität der Daten, Interviewing-Fähigkeiten, Führungsqualitäten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Herausforderung Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenanalyse, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Jupyter, Python-Programmierung, Modellevaluation

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

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • C

    Corporate Finance Institute

    Practical Data Science for Data Analysts

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Classification Algorithms, Data Preprocessing, Feature Engineering, Data Visualization, Model Evaluation, Data Import/Export, Matplotlib, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Data Science, Plot (Graphics), Regression Analysis, Financial Data, Data Analysis, Business Analytics, Data Cleansing, Machine Learning Algorithms, Correlation Analysis, Advanced Analytics, Predictive Analytics

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

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Numerische Analyse, Lineare Algebra, Künstliche neuronale Netze, Datenmanipulation, Statistik, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, Dimensionalitätsreduktion, Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Kalkulation, Jupyter, Datenumwandlung, Datenwissenschaft, Unüberwachtes Lernen, Mathematische Software, Angewandte Mathematik, Geometrie

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of California, Davis

    SQL für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Governance, SQL, Data Quality, Data Management, Data Manipulation, Database Design, Data Transformation, Data Wrangling, Query Languages, Data Modeling, Database Systems, Data Literacy, Relational Databases, Data Processing, Data Analysis, Descriptive Statistics

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Data Science Beyond the Basics (ML+DS): Coursera
  • Statistik für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
  • Statistik für Datenwissenschaft: Coursera
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • Hands-On Data Science with PyTorch & Pandas: Packt
  • Data Science with Python: Packt
  • Klinische Datenwissenschaft: University of Colorado System
  • Datenwissenschaft für Führungskräfte: Johns Hopkins University
  • Herausforderung Datenwissenschaft: Coursera
  • Practical Data Science for Data Analysts: Corporate Finance Institute

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