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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
    C

    CertNexus

    Schließen Sie ein Data Science Projekt ab

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Kommunikation mit Stakeholdern, Engagement von Stakeholdern, Datenverarbeitung, Lieferung der Lösung, Abschluss des Projekts, Daten-Storytelling, Angewandtes maschinelles Lernen, Kommunikation, Daten Präsentation, Automatisierung, Daten-Pipelines, Datenvisualisierung, Web-Anwendungen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations)

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Executive Data Science Capstone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Projektmanagement, Teambildung, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Datenmanagement, Funktionsübergreifende Team-Führung, Leiterschaft, Daten Präsentation, Projektdurchführung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Technische Kommunikation, Lieferung der Lösung, Team Management

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Ethische Fragen in der Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle KI, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Datenverarbeitung, Algorithmen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Fallstudien, Bewusstsein für Vielfalt, Ethik im Gesundheitswesen, Informationen zum Datenschutz, Datensicherheit, Medizinischer Datenschutz

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Washington

    Datenwissenschaft in großem Maßstab - Capstone-Projekt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Datenwrangling, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Datenvalidierung, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenanalyse, Statistik, Technische Kommunikation, Überwachtes Lernen, R-Programmierung, Python-Programmierung, Forschung, Erhebung von Daten

    3,8
    Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
    ·
    25 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Statistical Learning for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Classification And Regression Tree (CART), Data Science, Decision Tree Learning, Statistical Methods, Artificial Neural Networks, Statistical Analysis, Regression Analysis, Predictive Modeling, Supervised Learning, R Programming, Statistical Inference, Statistical Machine Learning, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Advanced Analytics, Random Forest Algorithm, Sampling (Statistics)

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    19 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    EDUCBA

    Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Regressionsanalyse, Deskriptive Statistik, Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, NumPy, Wahrscheinlichkeit, Statistische Inferenz, Statistische Analyse, Korrelationsanalyse, Datenvisualisierung, Histogramm, Statistik, Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeit & Statistik

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in das Dateningenieurswesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Governance, Datenverarbeitung, Datenbanken, Apache Spark, Datenarchitektur, Apache Hadoop, Data-Warehousing, NoSQL, Daten-Seen, Big Data, Datensicherheit, Datenspeicher, Daten-Pipelines, Auszug, Relationale Datenbanken, SQL

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3491 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Data Science Decisions in Time: Using Causal Information

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Precision Medicine, Clinical Trials, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Analytics, Data Science, Strategic Decision-Making, Root Cause Analysis, Random Forest Algorithm, Treatment Planning, Personalized Service, A/B Testing, Machine Learning, Online Advertising

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    Università di Napoli Federico II

    Python per la Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), NumPy, Image Analysis, Pandas (Python Package), Matplotlib, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Jupyter, Data Manipulation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Python Programming, Data Science, Scikit Learn (Machine Learning Library)

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Künstliche Intelligenz, Datenumwandlung, Datenzugang, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), Daten bereinigen, Statistische Inferenz, Datenqualität, Jupyter, Feature Technik, Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeit & Statistik

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2476 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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

    Pearson

    Data Science Fundamentals, Part 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Statistical Modeling, Matplotlib, A/B Testing, Box Plots, Sampling (Statistics), Predictive Analytics, Data Analysis, Regression Analysis, Statistical Inference, Data Visualization, Descriptive Statistics, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Science, Estimation, Statistical Analysis, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    Anfänger · Spezialisierung · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Grundlegende Kausalschluss-Techniken für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Erweiterte Analytik, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Statistische Methoden, Angewandtes maschinelles Lernen, R-Programmierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Statistische Inferenz

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

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

1…91011…37

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Schließen Sie ein Data Science Projekt ab: CertNexus
  • Executive Data Science Capstone: Johns Hopkins University
  • Ethische Fragen in der Datenwissenschaft: University of Colorado Boulder
  • Datenwissenschaft in großem Maßstab - Capstone-Projekt: University of Washington
  • Statistical Learning for Data Science: University of Colorado Boulder
  • Statistik für die Datenverarbeitung mit Python: EDUCBA
  • Einführung in das Dateningenieurswesen: IBM
  • Data Science Decisions in Time: Using Causal Information: Johns Hopkins University
  • Python per la Data Science: Università di Napoli Federico II
  • Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen: IBM

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