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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


  • G

    Google

    Google Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Präsentation der Daten, LinkedIn, Daten-Ethik, Objektorientierte Programmierung (OOP), R (Software), Datenvisualisierung, Validierung von Daten, Daten-Storytelling, Dateiverwaltung, Bereinigung von Daten, Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Strukturen, Rmarkdown, Ggplot2, Interviewing-Fähigkeiten, Tabellenkalkulations-Software, Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Kommunikation mit Interessenvertretern, Web-Präsenz

    4.8 Sterne, 182.137 Bewertungen, Anfänger, Berufsbezogenes Zertifikat, 3–6 Monate

    ★ 4.8 (182.137) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Status: Derzeit im Trend
    Derzeit im Trend
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • I

    IBM

    Python-Projekt für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Präsentation der Daten, Grafische Darstellung, Web-Scraping, Pandas (Python-Paket), Erstellung des Dashboards, Datenwissenschaft, Analytische Fähigkeiten, Software zur Datenvisualisierung, Python-Programmierung, Datenanalyse, Jupyter, Dashboard, Datenerhebung

    4.5 Sterne, 4923 Bewertungen, Mittel, Kurs, 1–4 Wochen

    ★ 4.5 (4923) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • I

    IBM

    Datenanalyse mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Technische Merkmale, Datenumwandlung, Regressionsanalyse, Datenmanipulation, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Streudiagramme, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Wissenschaftliche Visualisierung, Bereinigung von Daten, Modell Ausbildung, Datenverarbeitung, Bewertung des Modells, Python-Programmierung, Datenanalyse, Statistische Methoden, Statistische Analyse

    4.7 Sterne, 19.789 Bewertungen, Mittel, Kurs, 1–3 Monate

    ★ 4.7 (19.789) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • U

    University of Michigan

    Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenumwandlung, Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Text Mining, Vorverarbeitung von Daten, NumPy, Datenwissenschaft, Daten importieren/exportieren, Bereinigung von Daten, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenverarbeitung, Skriptsprachen, Python-Programmierung, Datenanalyse, Grundsätze der Programmierung, Statistische Methoden, Statistische Analyse

    4.5 Sterne, 27.301 Bewertungen, Mittel, Kurs, 1–4 Wochen

    ★ 4.5 (27.301) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • U

    University of California, Davis

    SQL für Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Datenmodellierung, Datenbank-Management, Datenumwandlung, Datenmanipulation, Deskriptive Analytik, Datenwissenschaft, Datenverwaltung, Relationale Datenbanken, SQL, Abfragesprachen, Datenanalyse, Datenkompetenz, Qualität der Daten

    4.6 Sterne, 17.216 Bewertungen, Anfänger, Kurs, 1–4 Wochen

    ★ 4.6 (17.216) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • I

    IBM

    IBM Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, IBM Kognos-Analytik, Präsentation der Daten, Web-Scraping, Professionelle Netzwerkarbeit, Plotly, Erstellung des Dashboards, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Daten-Storytelling, Plot (Grafiken), Software zur Datenvisualisierung, Excel-Formeln, SQL, Python-Programmierung, Datenanalyse, Dashboard, Analytik, Microsoft Excel

    4.6 Sterne, 99.589 Bewertungen, Anfänger, Berufsbezogenes Zertifikat, 3–6 Monate

    ★ 4.6 (99.589) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Kategorie: Berufliche Fähigkeiten
    Berufliche Fähigkeiten
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • J

    Johns Hopkins University

    ein Crashkurs in Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Inferenz, Daten-Strategie, Leistungsmetrik, Datenwissenschaft, Datengestützte Entscheidungsfindung, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Projektentwurf, Software-Entwicklung, Datenkompetenz, Datenverwaltung

    4.5 Sterne, 8412 Bewertungen, Anfänger, Kurs, 1–4 Wochen

    ★ 4.5 (8412) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, NumPy, Descriptive Statistics, Jupyter, Mathematical Software, Dimensionality Reduction, Statistical Methods, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Linear Algebra, Statistics, Machine Learning Algorithms, Data Science, Numerical Analysis, Artificial Neural Networks, Geometry, Applied Mathematics, Regression Analysis, Model Optimization, Calculus

    4.6 Sterne, 15.093 Bewertungen, Anfänger, Spezialisierung, 3–6 Monate

    ★ 4.6 (15.093) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Top-KI-Programm
    Top-KI-Programm
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • D

    Duke University

    Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Grafische Darstellung, Bayessche Statistik, Angewandte Mathematik, Datenwissenschaft, Derivate, Allgemeine Mathematik, Kalkulation, Algebra

    4.5 Sterne, 13.021 Bewertungen, Anfänger, Kurs, 1–4 Wochen

    ★ 4.5 (13.021) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Kategorie: Vorschau
    Vorschau
  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene Statistik für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Datenmodellierung, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Statistische Hypothesenprüfung, Regressionsanalyse, Angewandte Mathematik, Datenwissenschaft, R Programmierung, Biostatistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistik, Lineare Algebra, Datenanalyse, Mathematische Modellierung, Stichproben (Statistik), Statistische Methoden, Statistische Analyse

    4.4 Sterne, 800 Bewertungen, Fortgeschritten, Spezialisierung, 3–6 Monate

    ★ 4.4 (800) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • I

    IBM

    Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Präsentation der Daten, Web-Scraping, Datenbank-Management, Deskriptive Statistik, R (Software), Erstellung des Dashboards, NumPy, Datenvisualisierung, Datenwissenschaft, Daten importieren/exportieren, R Programmierung, Relationale Datenbanken, SQL, Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistik, Datenanalyse, Jupyter, Dashboard, Statistische Analyse

    4.6 Sterne, 75.444 Bewertungen, Anfänger, Spezialisierung, 3–6 Monate

    ★ 4.6 (75.444) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Kategorie: Bestseller
    Bestseller
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • J

    Johns Hopkins University

    Genomische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unix, grep, Unix-Shell, Statistische Hypothesenprüfung, R (Software), Große Daten, Bioinformatik, Datenwissenschaft, Explorative Datenanalyse, Unix-Befehle, Molekularbiologie, R Programmierung, Linux-Befehle, Daten-Strukturen, Befehlszeilenschnittstelle, Biostatistik, Python-Programmierung, Statistische Methoden, Datenverwaltung, Statistische Analyse

    4.5 Sterne, 6854 Bewertungen, Mittel, Spezialisierung, 3–6 Monate

    ★ 4.5 (6854) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Derzeit im Trend
    Derzeit im Trend
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Google Datenanalyse: Google
  • Python-Projekt für Datenwissenschaft: IBM
  • Datenanalyse mit Python: IBM
  • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
  • SQL für Datenwissenschaft: University of California, Davis
  • IBM Data Analyst: IBM
  • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University
  • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University

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