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    Sie erlernen neue Tools oder Kompetenzen in einer interaktiven, praxisnahen Umgebung.
    Erwerben Sie eingehende Kenntnisse in einem Fach, indem Sie eine Reihe von Kursen und Projekten abschließen.
    Erwerben Sie Karrierereferenzen von Branchenführern, die Ihre Qualifikation belegen.
    Erwerben Sie Karrierereferenzen, während Sie an Kursen für Ihren Masterabschluss teilnehmen.
    Erwerben Sie Ihren Bachelor- oder Master-Abschluss online zu einem Bruchteil der Kosten eines Präsenzstudium.
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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      ChatGPT Mastery – Craft Prompts for Optimal Results

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, ChatGPT, Quick Learning, Overcoming Obstacles, Generative AI, Storytelling, Writing, Ideation, Artificial Intelligence, Javascript

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      What's New in .NET and C#

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Cross Platform Development, C# (Programming Language), .NET Framework, Performance Tuning, Development Environment, Microsoft Development Tools, Application Security, Debugging

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      S

      Simplilearn

      Generative AI Course in Software Testing and Documentation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Software Documentation, Test Automation, Generative AI, Software Testing, Vulnerability Assessments, Test Case, Software Quality Assurance, Application Security, Secure Coding, Full-Stack Web Development, Artificial Intelligence, Prompt Engineering, Technical Documentation, Application Programming Interface (API)

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Inferentielle Statistik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Datenkompetenz, Statistische Analyse, Software-Installation, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Software, Statistische Berichterstattung, R-Programmierung, Stichproben (Statistik)

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2737 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • N

      NVIDIA

      Grundlagen der KI-Infrastruktur und des Betriebs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Generative KI, Deep Learning, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Modellierung großer Sprachen, Maschinelles Lernen, Computer Architektur, Netzwerk-Infrastruktur, Cloud-Infrastruktur, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Hardware-Architektur, Cloud Computing, Datenspeicherung, IT-Infrastruktur, Rechenzentren

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      Semantic Kernel SDK for Intelligent Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, ChatGPT, OpenAI, Generative AI, Microsoft Azure, Microsoft Development Tools, Artificial Intelligence, Business Logic, Application Development, Persona (User Experience), Full-Stack Web Development, Automation

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      Cypress Automation Testing Framework - Zero To Hero

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Jenkins, Continuous Integration, Test Automation, Selenium (Software), OAuth, Software Installation, User Interface (UI), Software Testing, API Gateway, Git (Version Control System), Test Case, Restful API, JSON, System Configuration, Debugging

      Mittel · Kurs · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Modernisasi Situs dengan AI Generatif di Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Enterprise Product Management Fundamentals

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Product Development, New Product Development, Product Management, Product Lifecycle Management, Product Roadmaps, Market Research, Microsoft 365, Product Requirements, Technical Product Management, Cross-Functional Collaboration, Project Management Institute (PMI) Methodology, Product Strategy, Market Analysis, Compliance Management, Competitive Analysis, Enterprise Security, Agile Methodology, Prioritization

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Concepts fondamentaux de Google Cloud VMware Engine

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Whizlabs

      Design and Implement Build and Release Pipelines

      Kompetenzen, die Sie erwerben: CI/CD, Package and Software Management, Infrastructure as Code (IaC), Azure DevOps, Continuous Delivery, Application Deployment, Continuous Integration, DevOps, Release Management, Software Versioning, Version Control, Microsoft Azure, GitHub, Development Testing, Test Engineering, YAML

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Blender Foundations and Asset Management

      Kompetenzen, die Sie erwerben: 3D Modeling, Computer Graphics, Content Management, File Management, Generative AI, ChatGPT, Design

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1…858687…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • ChatGPT Mastery – Craft Prompts for Optimal Results: Packt
    • What's New in .NET and C#: Packt
    • Generative AI Course in Software Testing and Documentation: Simplilearn
    • Inferentielle Statistik: Duke University
    • Grundlagen der KI-Infrastruktur und des Betriebs: NVIDIA
    • Semantic Kernel SDK for Intelligent Applications : Packt
    • Cypress Automation Testing Framework - Zero To Hero: Packt
    • Modernisasi Situs dengan AI Generatif di Google Cloud: Google Cloud
    • Enterprise Product Management Fundamentals: Microsoft
    • Concepts fondamentaux de Google Cloud VMware Engine: Google Cloud

    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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