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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


  • 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

  • I

    IBM

    Einführung in die R-Programmierung für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Web-Scraping, Datenmanipulation, Integrierte Entwicklungsumgebungen, R Programmierung, Daten-Strukturen, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Datei-E/A, R (Software), Fehlersuche, Jupyter, Grundsätze der Programmierung

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    Illinois Tech

    Introduction to Data Science Techniques

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Data Visualization, Data Science, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Statistical Programming, Statistical Methods, Statistical Machine Learning, Analysis, Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Probability & Statistics, R (Software), Statistical Software, Forecasting, Machine Learning

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Datenumwandlung, Datenmanipulation, Angewandte Mathematik, Lineare Algebra, Jupyter

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Ggplot2, Stichproben (Statistik), Prädiktive Modellierung, Software zur Datenanalyse, Datenmanipulation, Web-Scraping, Datenwrangling, Datenanalyse, R Programmierung, Datenvisualisierung, Plot (Grafiken), Daten importieren/exportieren, R (Software), Tidyverse (R-Paket), Statistische Visualisierung, Statistische Modellierung, Software zur Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Statistische Hypothesenprüfung

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of California San Diego

    Einführung in Big Data

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Datenqualität, Verteiltes Rechnen, Skalierbarkeit, Datenverarbeitung, Große Daten, Unstrukturierte Daten, Datenspeicherung, Daten in Echtzeit, Datenanalyse, Qualität der Daten, Apache Hadoop

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Expressway to Data Science: Grundlegende Mathematik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Kalkulation, Statistische Methoden, Datenanalyse, Allgemeine Mathematik, Algebra, Angewandte Mathematik, Numerische Analyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Lineare Algebra, Derivate, Grafische Darstellung, Integralrechnung, Mathematische Theorie und Analyse

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Corporate Finance Institute

    Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Statistische Methoden, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenkompetenz, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Methoden des maschinellen Lernens, Datenanalyse, Regressionsanalyse, Bereinigung von Daten, Bewertung des Modells, Business Intelligence, Explorative Datenanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Business-Analytik, Statistische Analyse, Modellevaluation, Technische Merkmale

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Bestseller
    Bestseller
    U

    University of Colorado Boulder

    Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Statistik, Wahrscheinlichkeit, Stichproben (Statistik), Künstliche Intelligenz, Statistische Methoden, Statistische Inferenz, Angewandte Mathematik, Datenanalyse, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Daten-Ethik, Korrelationsanalyse, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Statistische Analyse, Statistische Hypothesenprüfung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of California, Davis

    SQL für Data Science Capstone Projekt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Datenbank-Design, Deskriptive Statistik, Peer Review, Datenmodellierung, Daten-Storytelling, SQL, Deskriptive Analytik, Präsentation der Daten, Geschäftliche Metriken, Text Mining, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Zielpublikum, Leistungsmetrik, Analytische Fähigkeiten, Statistische Analyse, Business-Analytik, Präsentationen

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • E

    Eindhoven University of Technology

    Process Mining: Datenwissenschaft in Aktion

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung von Prozessen, Datenwissenschaft, Prozess-Management, Modellierung von Geschäftsprozessen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Verifizierung und Validierung, Prozessgestaltung, Große Daten, Management von Geschäftsprozessen, Daten in Echtzeit, Bewertung des Modells, Verbesserung der Geschäftsprozesse, Prozessverbesserung, Data Mining, Leistungsanalyse, Prozess-Analyse, Modellevaluation, Operative Analyse

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1272 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of California San Diego

    Grundlegende Datenverarbeitung und Visualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Vorverarbeitung von Daten, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, JSON, Web-Scraping, Python-Programmierung, Datenvisualisierung, Bereinigung von Daten, Matplotlib, NumPy, Interaktive Datenvisualisierung, Datei-E/A, Software zur Datenvisualisierung, Datenvorverarbeitung, Pandas (Python-Paket)

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1…678…41

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Data Science Fundamentals, Part 1: Pearson
  • Einführung in die R-Programmierung für Data Science: IBM
  • Introduction to Data Science Techniques: Illinois Tech
  • Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra: Imperial College London
  • Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R: Johns Hopkins University
  • Einführung in Big Data: University of California San Diego
  • Expressway to Data Science: Grundlegende Mathematik: University of Colorado Boulder
  • Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens: Corporate Finance Institute
  • Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz: University of Colorado Boulder
  • SQL für Data Science Capstone Projekt: University of California, Davis

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