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Programmieren-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Code geschrieben, getestet und strukturiert wird. Sie können Fähigkeiten in Syntax, Algorithmen, Datenstrukturen und Projektaufbau aufbauen. Viele Kurse stellen Entwicklungsumgebungen, Versionskontrolle und Beispiele aus der Praxis vor.


Beliebte Programmieren Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Fortgeschrittene Deep Learning-Techniken für Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Computer Vision, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Generative KI, Bewertung des Modells, Erkennung von Anomalien, Matlab, Bildanalyse, Interoperabilität, Vorverarbeitung von Daten, Modell-Einsatz, Datenvorverarbeitung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Ein Quizspiel mit Vanilla JavaScript erstellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Softwaretechnik, Datenspeicherung, Persistenz der Daten, Software-Entwicklung, Daten-Strukturen, Javascript, Rechnerische Logik, Web-Entwicklung, Web-Sprache

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

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • C

    Coursera

    C# App erstellen Vererbung, Komposition und Aggregation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Anwendungsentwicklung, Linux, Wiederverwendbarkeit von Code, Daten-Strukturen, Objektorientierte Programmierung (OOP), C# (Programmiersprache)

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

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Statistische Methoden, Pandas (Python-Paket), Daten importieren/exportieren, Datenwissenschaft, Datenmanipulation, NumPy, Lineare Algebra, Algorithmen für maschinelles Lernen, Plot (Grafiken), Datenverarbeitung, Streudiagramme, Software zur Datenanalyse, Wissenschaftliche Visualisierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Histogramm, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Numerische Analyse, Klassifizierungsalgorithmen

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    D

    DeepLearning.AI

    Großes multimodales Modell Prompting mit Gemini

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt-Muster, Zwillinge, Schnelles Engineering, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Google Gemini, Werkzeuganrufe, Modellierung großer Sprachen, Token-Optimierung, Multimodale Aufforderungen, LLM-Bewerbung, Bildanalyse

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

    Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Illinois Tech

    Bayessche Computerstatistik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Markov-Modell, Statistische Methoden, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Bewertung des Modells, Wahrscheinlichkeit, Logistische Regression, R (Software), Stichproben (Statistik), Bayessche Statistik, Statistische Inferenz, Datenanalyse, Numerische Analyse, Statistische Software, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Programmierung, Simulationen, Statistische Modellierung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University of Michigan

    Uso de bancos de dados com Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Database Management, Relational Databases, Databases, Database Design, Query Languages, Data Visualization, Web Scraping, Interactive Data Visualization, Data Processing, Object Oriented Programming (OOP), Object Oriented Design, Data Modeling, Geospatial Mapping, Data Storage, Python Programming, Data Collection

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Naive Bayes 101: Lebenslaufauswahl mit maschinellem Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, Unstrukturierte Daten, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Informatik, Modellevaluation, Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Datenvisualisierung, Bewertung des Modells, Plot (Grafiken), Explorative Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Statistisches maschinelles Lernen, Computerwissenschaft, Datenanalyse, Python-Programmierung, Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung

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

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • C

    Coursera

    API-Tests mit Karate Framework

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), API-Tests, Verhaltensbasierte Entwicklung, Test-Automatisierung, Test-Tools

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

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    Universitat Autònoma de Barcelona

    Diseño y creación de videojuegos: proyecto final

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Video Game Development, Game Design, Peer Review, Animation and Game Design, Computer Programming, Computer Graphics

    3,9
    Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
    ·
    21 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Configuring for Scala with IntelliJ IDEA

    Kompetenzen, die Sie erwerben: IntelliJ IDEA, Integrated Development Environments, Software Development Tools, Development Environment, Scala Programming, Build Tools, Program Development, Software Development, Software Engineering

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

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals, Part 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Extract, Transform, Load, Data Validation, Data Transformation, Applied Machine Learning, Object-Relational Mapping, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Integration, Web Scraping, Data Quality, Data Pipelines, Pandas (Python Package), Descriptive Statistics, Data Modeling, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Extensible Markup Language (XML), Data Analysis

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    6 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten programming Kurse

  • Fortgeschrittene Deep Learning-Techniken für Computer Vision: MathWorks
  • Ein Quizspiel mit Vanilla JavaScript erstellen: Coursera
  • C# App erstellen Vererbung, Komposition und Aggregation: Coursera
  • NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft: Packt
  • Großes multimodales Modell Prompting mit Gemini: DeepLearning.AI
  • Bayessche Computerstatistik: Illinois Tech
  • Uso de bancos de dados com Python: University of Michigan
  • Naive Bayes 101: Lebenslaufauswahl mit maschinellem Lernen: Coursera
  • API-Tests mit Karate Framework: Coursera
  • Diseño y creación de videojuegos: proyecto final: Universitat Autònoma de Barcelona

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