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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: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of London

    Der Beruf des Datenwissenschaftlers - Studentische Sichtweise

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenkompetenz

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz

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

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Davis

    Abschlussprojekt „SQL für Data Science“

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

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenverarbeitung im realen Leben

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, A/B-Tests, Präsentation der Daten, Datengestützte Entscheidungsfindung, Qualität der Daten, Datenverwaltung, Datenmanagement, Statistische Modellierung, Statistisches maschinelles Lernen, Technische Kommunikation, Statistische Inferenz, Statistische Methoden, Statistik, Datenqualität, Datenanalyse, Analytische Fähigkeiten

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    2389 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Stiftung Wissenschaftliche Gesundheitsdaten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Gesundheitspflege, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Gesundheitsinformatik, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen, Programm-Entwicklung, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Projektmanagement im Gesundheitswesen, Tiefes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Medizinische Wissenschaft und Forschung

    3,1
    Bewertung, 3,1 von 5 Sternen
    ·
    30 Bewertungen

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    Data Science Foundations: NumPy, Pandas & Visualization

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Visualization, Data Presentation, Data Science, Computer Programming

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Aufbau eines Data Science Teams

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Organisatorische Führung, Personalverwaltung, Team-Motivation, Rekrutierung, Rekrutierung von Talenten, Teamleitung, Orientierungsveranstaltungen für neue Mitarbeiter, Organisatorische Effektivität, Personalmanagement, Funktionsübergreifende Zusammenarbeit, Technisches Management, Führung des Teams, Ermächtigung, Managementschulung und -entwicklung, Interviewing-Fähigkeiten, Teambildung, Strategien der Personalbeschaffung, Mitarbeiter-Onboarding, Team Management

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    3345 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    L

    LearnQuest

    Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Datenwrangling, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Datenmanipulation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Statistisches maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), Regressionsanalyse, Statistische Hypothesenprüfung, Feature Technik, Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Technische Merkmale, Bewertung des Modells, NumPy, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung

    3,7
    Bewertung, 3,7 von 5 Sternen
    ·
    61 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), NumPy, Machine Learning Algorithms, Pandas (Python Package), Data Analysis, AI Personalization, Data Manipulation

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Angewandte Datenwissenschaft mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Software zur Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenwrangling, Präsentation der Daten, Rmarkdown, R (Software), SQL, Modellevaluation, Datenmanipulation, Statistische Visualisierung, Ggplot2, Datenerhebung, Relationale Datenbanken, Datenvisualisierung, Web-Scraping, Glänzend (R-Paket), Datenanalyse, Bewertung des Modells, Datenbank-Design, Prädiktive Modellierung, Datenerfassung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1311 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Datenwissenschaft mit NumPy, Mengen und Wörterbüchern

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Daten-Strukturen, Datenwörterbuch, Datenverarbeitung, Datei-E/A, Grundsätze der Programmierung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenmanipulation, Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Computerprogrammierung, Leistungsoptimierung, Bildanalyse, Computer Programmierung, Datenanalyse, NumPy, Text Mining

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    22 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft Capstone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, Explorative Datenanalyse, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Präsentation der Daten, Modellevaluation, R Programmierung, Bereinigung von Daten, Datenerhebung, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Datenanalyse, Bewertung des Modells, Analytische Fähigkeiten, Prädiktive Modellierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenerfassung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1241 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

1…8910…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Der Beruf des Datenwissenschaftlers - Studentische Sichtweise: University of London
  • Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz: University of Colorado Boulder
  • Abschlussprojekt „SQL für Data Science“: University of California, Davis
  • Datenverarbeitung im realen Leben: Johns Hopkins University
  • Stiftung Wissenschaftliche Gesundheitsdaten: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Data Science Foundations: NumPy, Pandas & Visualization: Packt
  • Aufbau eines Data Science Teams: Johns Hopkins University
  • Einführung in Data Science und scikit-learn in Python: LearnQuest
  • Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1: Pearson
  • Angewandte Datenwissenschaft mit R: IBM

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