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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
    J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft Capstone

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

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1240 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    CertNexus

    Geschäftsprobleme mit Data Science angehen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Umfangsmanagement, Engagement der Interessengruppen, Geschäftliche Prioritäten, Datenkompetenz, Unternehmensanalyse, Business-Lösungen, Projekt-Scoping, Business, Geschäftsprozess, Stakeholder-Management, Engagement von Stakeholdern, Stakeholder Management, Datenwissenschaft, Datengestützte Entscheidungsfindung, Kommunikation mit Interessenvertretern, Business Analyse

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Executive Data Science Capstone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Datenanalyse, Projektdurchführung, Präsentation der Daten, Leiterschaft, Daten-Strategie, Projektleitung, Teambildung, Entscheidungsfindung, Technische Kommunikation, Datenverwaltung, Fallstudien, Teamleitung, Funktionsübergreifende Teamführung, Team Management, Datenwissenschaft, Datengestützte Entscheidungsfindung, Führungsqualitäten

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1565 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Aufbau eines Data Science Teams

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

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    3343 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    L

    Logical Operations

    Python Data Science: NumPy

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Data Transformation, Data Manipulation, Data Cleansing, Jupyter, Data Processing, Data Analysis, Data Science, Data Import/Export, Python Programming, Data Management, Virtual Machines, Virtualization and Virtual Machines, Computer Programming, Computer Programming Tools, Software Development

    Gemischt · 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
    U

    University of Colorado Boulder

    Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz

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

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Grundlagen der Datentechnik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Einheitstest, Datenspeicherung, SQL, Datenanalyse, Auszug, Python-Programmierung, Datenbank-Management, Datenbanken, Datenbank-Systeme, Datenarchitektur, Datenbank-Entwicklung, Technologien zur Datenspeicherung, Web-Scraping, IBM DB2, Einheitliche Prüfung, Datenbank-Design, Große Daten, Datenbank Management, NumPy, Relationale Datenbanken, Daten-Pipelines, Datenspeicher

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    C

    Coursera

    Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Microsoft Office, Data Mining, Excel-Formeln, Microsoft Büro, Microsoft Excel, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenmanipulation

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4736 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals, Part 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Model Evaluation, Statistical Modeling, Matplotlib, A/B Testing, Plot (Graphics), Box Plots, Sampling (Statistics), Statistical Hypothesis Testing, Predictive Analytics, Data Analysis, Regression Analysis, Statistical Inference, Descriptive Statistics, Statistical Methods, Data Science, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    Anfänger · Spezialisierung · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    Statistik und Mathematik für Datenwissenschaft und Data Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistik, Prädiktive Modellierung, Bayessche Statistik, Statistische Inferenz, Prädiktive Analytik, Wahrscheinlichkeit, Regressionsanalyse, Statistische Methoden, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Datenwissenschaft, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Datengestützte Entscheidungsfindung, Statistisches maschinelles Lernen, Korrelationsanalyse, Statistische Modellierung

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Angewandte Datenwissenschaft mit R

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

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1302 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Datenwissenschaft Capstone: Johns Hopkins University
  • Geschäftsprobleme mit Data Science angehen: CertNexus
  • Executive Data Science Capstone: Johns Hopkins University
  • Aufbau eines Data Science Teams: Johns Hopkins University
  • Python Data Science: NumPy: Logical Operations
  • Data Science Foundations: NumPy, Pandas & Visualization: Packt
  • Grundlagen der Datenwissenschaft: Statistische Inferenz: University of Colorado Boulder
  • Grundlagen der Datentechnik: IBM
  • Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel: Coursera
  • Data Science Fundamentals, Part 2: Pearson

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