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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: Vorschau
    Vorschau
    S

    Stanford University

    Einführung in die Statistik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenerfassung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Stichproben (Statistik), Statistik, Statistische Inferenz, Statistische Hypothesenprüfung, Analyse, Regressionsanalyse, Datenerhebung, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeit, Deskriptive Statistik, Statistisches maschinelles Lernen, Korrelationsanalyse, Statistische Visualisierung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    4286 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Programming for Python Data Science: Principles to Practice

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Pandas (Python Package), Plot (Graphics), NumPy, Data Cleansing, Data Structures, Scientific Visualization, Data Visualization Software, Predictive Analytics, Data Visualization, Statistical Visualization, Debugging, Data Presentation, Data Manipulation, Code Reusability, Object Oriented Programming (OOP), Python Programming, Simulations, Predictive Modeling, Data Analysis

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    100 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Data Science Decisions in Time

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Precision Medicine, Game Theory, Reinforcement Learning, Data-Driven Decision-Making, Clinical Trials, Bioinformatics, Image Analysis, Markov Model, Bayesian Statistics, Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Decision Making, Data Science, Biostatistics, Strategic Decision-Making, Clinical Research, Statistical Methods, Cyber Security Strategy, Decision Intelligence, Statistical Analysis

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Methoden für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Datenqualität, Datenanalyse, Datenerfassung, Modell-Einsatz, Vorverarbeitung von Daten, Bereinigung von Daten, Analyse, Datenmodellierung, Datenwrangling, Unternehmensanalyse, Methoden der Softwareentwicklung, Datenerhebung, Qualität der Daten, Data Mining, Bewertung des Modells, Datenverarbeitung, Datenvorverarbeitung, Datenwissenschaft, Datengestützte Entscheidungsfindung, Jupyter, Datenmanipulation, Analytische Fähigkeiten, Business Analyse, Modellevaluation

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Clemson University

    Angewandte Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Statistische Analyse, Datenanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Bereinigung von Daten, Dimensionalitätsreduktion, Pandas (Python-Paket), Bewertung des Modells, Datenwrangling, Regressionsanalyse, Data Mining, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Deskriptive Statistik, Erkennung von Anomalien, Datenvorverarbeitung, Datenwissenschaft, Software zur Datenvisualisierung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Matplotlib, Plot (Grafiken), Modellevaluation

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Washington

    Datenwissenschaft in großem Maßstab

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Unüberwachtes Lernen, Datenanalyse, Python-Programmierung, Datenbank-Systeme, Daten-Ethik, R Programmierung, SQL, Datenfluss, Präsentation der Daten, Überwachtes Lernen, Datenvisualisierung, Bewertung des Modells, Große Daten, Datenwissenschaft, Wissenschaftliche Visualisierung, Statistische Visualisierung, Methoden des maschinellen Lernens, Relationale Datenbanken, Technische Merkmale, Feature Technik, Modellevaluation

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Wichtige Fähigkeiten für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Cyber-Angriffe, Visualisierung (Computergrafik), Daten-Ethik, Analyse, Datenvisualisierung, Datensicherheit, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Computer-Sicherheit, Statistische Berichterstattung, Benutzerfreundlichkeit, Präsentation der Daten, Technische Kommunikation, Informationen zum Datenschutz, Ethik im Gesundheitswesen, Software zur Datenvisualisierung, Cybersecurity, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Daten-Storytelling, Benutzerzentriertes Design

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Dimensionalitätsreduktion, Angewandte Mathematik, Maschinelles Lernen, Algebra, Datenumwandlung, Lineare Algebra, Bildanalyse, Datenmanipulation, Mathematische Software, Methoden des maschinellen Lernens

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2336 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    Data Science Essentials: Analysis, Statistics, and ML

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Plotly, Model Evaluation, NumPy, Statistical Methods, Probability & Statistics, Plot (Graphics), Dashboard, Statistics, Pandas (Python Package), Data Analysis, Database Development, Statistical Analysis, Regression Analysis, Dashboard Creation, Data Manipulation, Python Programming, Applied Machine Learning, Probability, Data Science, Performance Tuning

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Grundlagen: Daten, Daten, überall

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, SQL, Gemeinsame Nutzung von Daten, Tabellenkalkulations-Software, Bereinigung von Daten, Analytik, Abfragesprachen, Daten-Ethik, Datenkompetenz, Datenvisualisierung, Tableau-Software, Datenverarbeitung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Software zur Datenvisualisierung, Analytische Fähigkeiten

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Genentech

    Datenwissenschaft mit realen Daten in der Pharmaindustrie

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenqualität, Statistische Analyse, Datenanalyse, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Gesundheitspolitik, Klinische Studien, Qualität der Daten, Integration von Daten, Statistische Methoden, Entwicklung von Medikamenten, Pharmazeutika, Datenwissenschaft, Klinische Forschung, Epidemiologie

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University of Leeds

    Programmierung für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Computerprogrammierung, Installation der Software, Daten-Strukturen, Computer Programmierung, Datenwissenschaft, Jupyter, Grundsätze der Programmierung, Computer-Programmierwerkzeuge

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

1…567…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Einführung in die Statistik: Stanford University
  • Programming for Python Data Science: Principles to Practice: Duke University
  • Data Science Decisions in Time: Johns Hopkins University
  • Methoden für die Datenverarbeitung: IBM
  • Angewandte Datenwissenschaft: Clemson University
  • Datenwissenschaft in großem Maßstab: University of Washington
  • Wichtige Fähigkeiten für Data Science: University of Colorado Boulder
  • Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Data Science Essentials: Analysis, Statistics, and ML: Packt
  • Grundlagen: Daten, Daten, überall: Google

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