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    • Data Science

    Datenwissenschaft-Kurse Online

    Finden Sie Data Science-Kurse, die Themen wie Datenanalyse, Machine Learning und Programmierung abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Datenwissenschaft, IT und Forschung vor.

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: JSON, Datenmanipulation, Datenstrukturen, Pandas (Python-Paket), Automatisierung, Computer Programmierung, Skripting, NumPy, Restful API, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Objektorientierte Programmierung (OOP), Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Grundsätze der Programmierung, Web Scraping, Jupyter, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Datenkompetenz, Datenwrangling, Generative KI, Prädiktive Modellierung, Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Plotly, Feature Technik, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Daten importieren/exportieren, Unüberwachtes Lernen, SQL, Jupyter, Überwachtes Lernen, Data-Mining, Professionelles Netzwerken, Dashboard, Explorative Datenanalyse

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Was ist Data Science?

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Digitale Transformation, Cloud Computing, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Big Data, Datenverarbeitung, Deep Learning, Datenkompetenz, Datenanalyse, Data-Mining

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Datenwrangling, GitHub, Datenmanipulation, Plotly, Versionskontrolle, Statistische Analyse, Merkblatt (Software), Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Statistische Inferenz, Shiny (R-Paket), Rmarkdown, R-Programmierung, Datenvisualisierung, Daten bereinigen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Grundlagen der Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenethik, Kommunikation, Daten-Storytelling, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenverarbeitung, Wirtschaft, Analyse des Geschäftsablaufs, Projektmanagement, Analytische Fähigkeiten, Datenanalyse, Workflow Management, Kommunikation mit Stakeholdern, Projektentwurf

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3253 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbanken, Datenmanipulation, Pandas (Python-Paket), Transaktionsverarbeitung, Relationale Datenbanken, Python-Programmierung, Abfragesprachen, Datenanalyse, SQL, Jupyter, Gespeicherte Prozedur

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    Was führt Sie heute zu Coursera?

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Visualisierung (Computergrafik), Datenvisualisierungssoftware, Verarbeitung natürlicher Sprache, Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Pandas (Python-Paket), Text Mining, Netzwerk-Modell, NumPy, Netzwerkanalyse, Graphentheorie, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Feature Technik, Datenvisualisierung, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Wissenschaftliche Visualisierung, Statistische Visualisierung

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Datenbanken, GitHub, Datenmodellierung, Software-Entwicklungstools, Gespeicherte Prozedur, Relationale Datenbanken, Datenkompetenz, Big Data, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Peer Review, Computer-Programmierwerkzeuge, Data-Mining, Datenanalyse-Software, Abfragesprachen, SQL, Jupyter, Unternehmensanalyse, Daten bereinigen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python-Projekt für Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Pandas (Python-Paket), Matplotlib, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Dashboard, Erhebung von Daten, Web Scraping, Datenanalyse, Jupyter

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4665 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Plot (Grafiken), Geometrie, Grafische Darstellung, Algebra, Infinitesimalrechnung, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeit, Datenanalyse, Derivate, Allgemeine Mathematik, Arithmetik, Bayessche Statistik

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I
      U
      I

      Mehrere Erzieher

      Data Science Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Data Import/Export, Programming Principles, Predictive Modeling, Computer Programming Tools, Data Science, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Mathematische Modellierung, Maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, A/B-Tests, Statistische Inferenz, NumPy, Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit, Statistisches maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Jupyter, Bayessche Statistik, Stichproben (Statistik), Dimensionalitätsreduktion

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2778 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung: IBM
    • IBM Datenverarbeitung: IBM
    • Was ist Data Science?: IBM
    • Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Grundlagen der Datenwissenschaft: Google
    • Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
    • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
    • Python-Projekt für Datenwissenschaft: IBM
    • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Data Science

    Personen, die mit dem Erlernen der Datenverarbeitung beginnen, sollten ein Grundverständnis für Statistik und Codierung haben. Für den Einstieg sind keine Vorkenntnisse erforderlich, aber die Lernenden sollten über gute Computerkenntnisse und Interesse an der Erfassung, Interpretation und Präsentation von Daten verfügen. ‎

    Analytische Denker, die Spaß am Programmieren und an der Arbeit mit Daten haben, sind die besten Kandidaten für das Erlernen der Datenverarbeitung. Da Datenwissenschaftler die meiste Zeit am Computer arbeiten, ist es für Lernende wichtig, verschiedene Programmiersprachen zu beherrschen. Menschen, die sich für maschinelles Lernen, Deep Learning und KI interessieren, sind ebenfalls gut geeignet, Datenverarbeitung zu lernen. Datenwissenschaftler müssen über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten verfügen und es gewohnt sein, gegen eine Frist zu arbeiten. Teams von Datenwissenschaftlern arbeiten oft an einem Projekt, daher müssen Personen, die sich am besten für das Erlernen der Datenverarbeitung eignen, gut mit Kollegen zusammenarbeiten und über hervorragende organisatorische Fähigkeiten verfügen. ‎

    Der häufigste Karrierepfad für jemanden in der Datenverarbeitung ist eine Stelle als Junior oder Associate Data Scientist. Nachdem er einige Berufserfahrung gesammelt hat, besteht der nächste Weg für einen Datenwissenschaftler darin, einen Master-Abschluss oder einen Doktortitel zu erwerben und ein leitender Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Danach können Sie einen Doktortitel erwerben und Principal Data Scientist oder Data Scientist Architect werden. ‎

    Fähigkeiten in der Datenwissenschaft können zu einem breiten Spektrum an Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Sektoren führen, darunter Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen und mehr:

    • Datenwissenschaftler
    • Fachkraft für Datenanalyse
    • Ingenieur für maschinelles Lernen
    • Business Intelligence-Analyst
    • Quantitative Analysten
    • Data Engineers und Datenbankadministratoren
    • Fachleute in diesen Funktionen nutzen die Fähigkeiten der Datenwissenschaft, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und mit neuen Algorithmen und Vorhersagemodellen innovativ zu sein.

    Finden Sie heraus, welche Rolle in der Datenwissenschaft am besten zu Ihnen passt, indem Sie unser Karriere-Quiz machen!‎

    Möchten Sie die Fähigkeiten Ihres Teams in der Datenwissenschaft verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analytik, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Um unsere Schulungsoptionen für Datenwissenschaft zu erkunden und einen Kauf zu tätigen, besuchen Sie bitte unsere Seite Coursera für Teams.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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