Welche Fähigkeiten oder Erfahrungen muss ich bereits haben, bevor ich Datenverarbeitung lernen kann?

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.

Woher weiß ich, ob das Lernen von Datenverarbeitung das Richtige für mich ist?

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.

Was sind übliche Karrierewege für jemanden in der Datenverarbeitung?

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.

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Ergebnisse für "data science"

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Supervised Text Classification for Marketing Analytics
Auf einen Abschluss hinarbeiten
3.1 Sterne
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Grundlagen der Marketing-Analytik
Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Analyse, Datenmanagement, Datenanalyse, Datenverwaltung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Business-Analyse, Kundenanalyse, R Programmierung, Marketing, Marktanalyse, Statistische Analyse, R-Programmierung, Unternehmensanalyse
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(757 Bewertungen)
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Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Analyse, Computer Programmierung, Finanzbuchhaltung, Finanzielle Analyse, Datenmodell, Datenanalyse-Software, Computerprogrammierung, Finanzverwaltung, Mathematische Theorie & Analyse, Statistische Tests, Datenanalyse, Microsoft Excel, Allgemeine Statistik, Finanzen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Business-Analyse, Allgemeine Buchhaltung, Buchhaltung, Unternehmertum, Tabellenkalkulations-Software, Kreditoren und Debitoren, Regression, Allgemeine Buchführung, Tabellenverarbeitungssoftware, Statistische Analyse, Unternehmensanalyse, Schätzung, Kostenrechnung, Grundlegende deskriptive Statistik, Software zur Datenanalyse, Vorhersage, Haushaltsführung, Management Buchhaltung, Kontoführung
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Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
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1…84 85 86…653

Zusammenfassend sind hier 10 unserer beliebtesten data science Kurse

Supervised Text Classification for Marketing Analytics: University of Colorado Boulder
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Linear Algebra: Orthogonality and Diagonalization: Johns Hopkins University
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Wie Computer funktionieren: University of London
Wesentliche Gestaltungsprinzipien für Tableau: University of California, Davis
Player Evaluation, Team Performance and Roster Management: The State University of New York
Messung - Konzepte in Daten umwandeln: Johns Hopkins University