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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


  • U

    University of Colorado Boulder

    Python-Pakete für die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Datenwrangling, Plot (Grafiken), Daten-Strukturen, Datenvisualisierung, Matplotlib, NumPy, Statistische Visualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Paket- und Softwareverwaltung, Pandas (Python-Paket), Seaborn

    ★ 4.6 (79) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Colorado Boulder

    Ethische Fragen in der Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, Ethik in der klinischen Forschung, Fallstudien, Automatisierung, Recht, Diversity-Bewusstsein, Algorithmen, Verantwortungsvolle AI, Algorithmen für maschinelles Lernen, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Cybersecurity, Ethik im Gesundheitswesen, Datensicherheit, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Daten-Ethik, Medizinischer Datenschutz, Informationen zum Datenschutz

    ★ 4.8 (51) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    CertNexus

    Geschäftsprobleme mit Data Science angehen

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

    ★ 4.5 (31) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    CertNexus

    Schließen Sie ein Data Science Projekt ab

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation, Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Datenwissenschaft, Angewandtes maschinelles Lernen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Daten-Storytelling, Algorithmen für maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Methoden des maschinellen Lernens, Engagement der Interessengruppen, Präsentation der Daten, Datenvisualisierung, Kontinuierliche Bereitstellung, Lieferung der Lösung, Engagement von Stakeholdern, Kommunikation mit Interessenvertretern, Abschluss des Projekts, Web-Anwendungen, Präsentationen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Colorado Boulder

    Statistical Learning for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Statistical Machine Learning, Data Science, Decision Tree Learning, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Artificial Neural Networks, Statistical Analysis, Regression Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Supervised Learning, R Programming, Statistical Inference, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction

    ★ 4.1 (21) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 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 (110) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    IBM KI-Grundlagen für Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Entscheidungsintelligenz, Datenwissenschaft, Datenarchitektur, Datenverarbeitung, Datenkompetenz, Verantwortungsvolle AI, Große Daten, Data Mining, AI-Förderung, Generative Modellarchitekturen, Strategische Entscheidungsfindung, Generative KI, Unternehmensarchitektur, KI-Kenntnisse, Cloud Computing, KI-Produktstrategie, Informationsarchitektur, Leiterschaft, Führungsqualitäten, LLM-Bewerbung

    ★ 4.7 (99.773) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Data Science Methods for Quality Improvement

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Process Capability, Sampling (Statistics), R (Software), Correlation Analysis, Statistical Inference, Probability Distribution, Statistical Visualization, R Programming, Statistical Process Controls, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Methods, Probability & Statistics, Data Science, Statistics, Data Analysis, Statistical Analysis, Statistical Software, Descriptive Statistics, Quality Improvement, Process Engineering

    ★ 4.4 (53) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of California, Irvine

    Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Analytik, Prädiktive Analytik, Kleine Daten, Software zur Datenanalyse, Große Daten, Deskriptive Analytik, Data Mining, Daten-Ethik, Analytische Fähigkeiten, Business-Analytik

    ★ 4.2 (158) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Schlüsseltechnologien für Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Cloud-Dienste, Business, Datenkompetenz, Datenverarbeitung, Große Daten, Cloud-Plattformen, Verantwortungsvolle AI, Generative Modellarchitekturen, Data Mining, Cloud-Sicherheit, Cloud-Infrastruktur, Generative KI, KI-Kenntnisse, Cloud Computing, Cloud-Bereitstellung, Cloud-Technik, Architektur des Cloud Computing, LLM-Bewerbung, Cloud-Technologien

    ★ 4.7 (106.767) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 2: Unit 3

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Modeling, Model Evaluation, Statistical Modeling, Predictive Analytics, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Science, Probability & Statistics, Statistical Methods, Statistical Inference, Business Analytics, Data Analysis, Statistical Analysis, Machine Learning Algorithms, Probability Distribution, Estimation, Machine Learning, Performance Metric

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    AI für alle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, Angewandtes maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Tiefes Lernen, AI-Förderung, KI-Produktstrategie, KI-Kenntnisse, Daten-Ethik, Künstliche neuronale Netze

    ★ 4.8 (52.421) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Python-Pakete für die Datenwissenschaft: University of Colorado Boulder
  • Ethische Fragen in der Datenwissenschaft: University of Colorado Boulder
  • Geschäftsprobleme mit Data Science angehen: CertNexus
  • Schließen Sie ein Data Science Projekt ab: CertNexus
  • Statistical Learning for Data Science: University of Colorado Boulder
  • Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R: Johns Hopkins University
  • IBM KI-Grundlagen für Unternehmen: IBM
  • Data Science Methods for Quality Improvement: University of Colorado Boulder
  • Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining: University of California, Irvine
  • Schlüsseltechnologien für Unternehmen: IBM

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