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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

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

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • 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, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Big Data, Computer Programming Tools, Automation, Data Analysis Software, Data Collection, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Datenanalyse-Software, Datenbanken, Relationale Datenbanken, SQL, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenvisualisierung, Statistische Hypothesentests, Automatisierung, Jupyter, Dashboard, Statistik, Gespeicherte Prozedur, Statistische Analyse, Web Scraping, Computer-Programmierwerkzeuge, Deskriptive Statistik

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Angewandte Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Datenvisualisierungssoftware, Datenwrangling, Datenanalyse, Plotly, Jupyter, Datenvisualisierung, Daten bereinigen, Automatisierung, Dashboard, Interaktive Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Web Scraping, Matplotlib, Seaborn, Daten importieren/exportieren

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Methoden für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenqualität, Daten-Storytelling, Data-Mining, Peer Review, Datenmodellierung, Unternehmensanalyse, Daten bereinigen, Prädiktive Modellierung, Engagement von Stakeholdern, Jupyter, Analytische Fähigkeiten, Datenverarbeitung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Benutzer-Feedback

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Stichproben (Statistik), Datenmanipulation, Methoden des Maschinellen Lernens, NumPy, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, Bayessche Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Jupyter, Statistische Hypothesentests, Numerische Analyse, Maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Deskriptive Statistik, Angewandte Mathematik, Lineare Algebra

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2702 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Python-Projekt für Datenwissenschaft

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4606 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      M

      Microsoft

      Microsoft Power BI Fachkraft für Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Power BI, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Storytelling, Daten Präsentation, Datenumwandlung, Datenanalyse, Datenspeicherung, Microsoft Kopilot, Interaktive Datenvisualisierung, Datenmodellierung, Dashboard, Daten bereinigen, Microsoft Excel, Ausdrücke zur Datenanalyse (DAX), Datenüberprüfung, Star Schema, Tabellenverarbeitungssoftware, Auszug, Excel-Formeln

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      7198 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Datenanalyse, Apache Hadoop, Apache Hive, Big Data, Relationale Datenbanken, Daten-Seen, Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Statistische Analyse, Apache Spark

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Big Data, Daten-Storytelling, SQL, Datenwrangling, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Plotly, Datenvisualisierung, Daten bereinigen, Dashboard, Interaktive Datenvisualisierung, Jupyter, Statistische Analyse, Matplotlib, Professionelles Netzwerken, Excel-Formeln

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • D
      A

      Mehrere Erzieher

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, File Systems, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, AWS Kinesis, Infrastructure as Code (IaC)

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
    • Data Science Foundations: IBM
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
    • Methoden für die Datenverarbeitung: IBM
    • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Python-Projekt für Datenwissenschaft: IBM
    • Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
    • Microsoft Power BI Fachkraft für Datenanalyse: Microsoft
    • Einführung in die Datenanalyse: IBM

    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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