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    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Extract, Transform, Load, Data Transformation, Data Integration, Web Scraping, Data Pipelines, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Extensible Markup Language (XML), Data Modeling, Application Programming Interface (API), Relational Databases

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    U

    University of Leeds

    Programmierung für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Entwicklungsumgebung, Datenstrukturen, Grundsätze der Programmierung, Jupyter, Computer Programmierung, Software-Installation, Skripting

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    U

    University of Pennsylvania

    Einführung in Data Analytics, SQL und EDA mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Datenmanipulation, Datenmanagement, Daten bereinigen, Datenverarbeitung, Pandas (Python-Paket), NumPy, Datenvisualisierungssoftware, Analytics, Big Data, Matplotlib, Datenspeicherung, SQL, Seaborn, Datenvisualisierung

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Status: Kostenloser Testzeitraum
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    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 2: Unit 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Matplotlib, Box Plots, Data Analysis, Data Visualization, Descriptive Statistics, Scatter Plots, Data Visualization Software, Histogram, Seaborn, Statistical Analysis, Correlation Analysis, Statistical Methods

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Vorschau
    U

    University of Leeds

    Statistische Methoden

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Statistische Inferenz, Erhebung von Daten, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Methoden, Stichproben (Statistik), Statistische Modellierung, Statistische Visualisierung, Simulationen, Wahrscheinlichkeit, R (Software)

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Statistik für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Deskriptive Statistik, Statistik, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Korrelationsanalyse

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

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 2: Unit 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: A/B Testing, Sampling (Statistics), Statistical Inference, Estimation, Statistical Analysis, Analytics, Probability & Statistics, Data Analysis, Correlation Analysis, Descriptive Statistics

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Python for Data Analysis: Pandas & NumPy

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Analysis, Data Science, Python Programming, Data Structures, Exploratory Data Analysis, Data Manipulation, Computer Programming

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

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Daten - Was sie sind, was wir mit ihnen tun können

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistik, Deskriptive Statistik, Datenanalyse, Analyse, Forschungsdesign, Analytics, Quantitative Forschung, Datenvisualisierung, Datenkompetenz, Statistische Methoden

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Vorschau
    B

    Ball State University

    Introduction to Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Data Collection, Probability & Statistics, Statistics, Sampling (Statistics), Data Science, R Programming, Statistical Methods, Data Structures, Data Analysis, Data Capture, Information Privacy, Tidyverse (R Package), Data Quality, Informed Consent, Social Impact, Ethical Standards And Conduct, Data Validation, Algorithms, Big Data

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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    Vorschau
    U

    University of California, Santa Cruz

    Data-Driven Animation for Science Communication

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Scientific Visualization, Data Literacy, Data Visualization Software, Animations, Data Presentation, Video Editing, Data Storytelling, Adobe After Effects, Graphics Software, Visualization (Computer Graphics), Infographics, Storyboarding, Adobe Premiere, Peer Review, Motion Graphics, Autodesk Maya, Post-Production, Computer Graphic Techniques, Professional Development

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Datenverarbeitung und Feature Engineering mit MATLAB

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Plot (Grafiken), Datenvorverarbeitung, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Daten bereinigen, Text Mining, Daten-Integration, Dimensionalitätsreduktion, Unstrukturierte Daten, Verarbeitung natürlicher Sprache, Feature Technik, Bildanalyse, Datenvisualisierung, Matlab

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data+science Kurse

  • Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2: Pearson
  • Programmierung für Data Science: University of Leeds
  • Einführung in Data Analytics, SQL und EDA mit Python: University of Pennsylvania
  • Data Science Fundamentals Part 2: Unit 1: Pearson
  • Statistische Methoden: University of Leeds
  • Statistik für Datenwissenschaft: Coursera
  • Data Science Fundamentals Part 2: Unit 2: Pearson
  • Python for Data Analysis: Pandas & NumPy: Coursera
  • Daten - Was sie sind, was wir mit ihnen tun können: Johns Hopkins University
  • Introduction to Data Science: Ball State University

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