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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


  • I

    IBM

    Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Python-Programmierung, Datenanalyse

    ★ 4.6 (43.505) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I

    IBM

    Was ist Data Science?

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenspeicherung, Digitale Transformation, Datenwissenschaft, Große Daten, Tiefes Lernen, Data Mining, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Datenkompetenz, Cloud Computing

    ★ 4.7 (77.632) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I

    IBM

    IBM Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Software zur Datenvisualisierung, Python-Programmierung, Plotly, Bewertung des Modells, Professionelle Netzwerkarbeit, Web-Scraping, Unüberwachtes Lernen, Präsentation der Daten, Datenkompetenz, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Plot (Grafiken), Erstellung des Dashboards, Dashboard, SQL, Modellevaluation, Interaktive Datenvisualisierung, Jupyter, Generative KI, Datenwrangling

    ★ 4.6 (150.171) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    Kategorie: Auf einen Abschluss hinarbeiten
    Auf einen Abschluss hinarbeiten
  • G

    Google

    Grundlagen der Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenwissenschaft, Arbeitsablauf-Management, Erweiterte Analytik, Analytische Fähigkeiten, Kommunikation mit Interessenvertretern, Prozessgestaltung, Daten-Ethik, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Projektleitung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Kommunikation, Analytik, Business-Lösungen, Technische Kommunikation

    ★ 4.7 (3905) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, R Programmierung, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Statistische Hypothesenprüfung, Datenmanipulation, Statistische Inferenz, Maschinelles Lernen, Versionskontrolle, Statistische Analyse, Datenvisualisierung, GitHub, Explorative Datenanalyse, Rmarkdown, Bereinigung von Daten, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Merkblatt (Software), Datenwrangling, R (Software), Glänzend (R-Paket)

    ★ 4.5 (50.948) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I

    IBM

    Datenbanken und SQL für Datenwissenschaft mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Abfragesprachen, Datenanalyse, Datenbank-Theorie, Datenmanipulation, Datenbanken, Datenbank Management, Datenbank-Management, SQL, Transaktionsverarbeitung, Gespeicherte Prozedur, Relationale Datenbanken, Jupyter, Datenzugang

    ★ 4.7 (22.624) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • I

    IBM

    Einführung in die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Abfragesprachen, Große Daten, Python-Programmierung, R Programmierung, Computer-Programmierwerkzeuge, Data Mining, Datenverarbeitung, Datenkompetenz, GitHub, Datenbanken, Datenbank Management, Datenbank-Management, Relationale Datenbanken, Datenmodellierung, Gespeicherte Prozedur, SQL, Software zur Datenanalyse, Jupyter, R (Software), Modell-Einsatz

    ★ 4.6 (101.946) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Auf einen Abschluss hinarbeiten
    Auf einen Abschluss hinarbeiten
  • U

    University of Michigan

    Angewandte Datenwissenschaft mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining, Pandas (Python-Paket), Software zur Datenvisualisierung, Netzwerkanalyse, NumPy, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Matplotlib, Datenmanipulation, Datenvisualisierung, Plot (Grafiken), Überwachtes Lernen, Analyse sozialer Netzwerke, Datenvorverarbeitung, Netzwerk-Modell, Feature Technik, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Interaktive Datenvisualisierung, Statistische Visualisierung

    ★ 4.5 (34.323) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I

    IBM

    Python-Projekt für Datenwissenschaft

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

    ★ 4.5 (4874) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • D

    DeepLearning.AI

    Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Statistische Methoden, Mathematische Software, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistik, Kalkulation, Methoden des maschinellen Lernens, Statistische Hypothesenprüfung, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Inferenz, Lineare Algebra, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Stichproben (Statistik), Bayessche Statistik, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    ★ 4.6 (3182) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I

    IBM

    Datenanalyse mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Pandas (Python-Paket), Python-Programmierung, Datenwissenschaft, Statistische Modellierung, Bewertung des Modells, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Bereinigung von Daten, Prädiktive Analytik, Analytik, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Datenwrangling

    ★ 4.7 (19.674) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I
    U
    I

    Mehrere Erzieher

    Data Science Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Analytical Skills, Programming Principles, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management

    ★ 4.6 (117.344) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung: IBM
  • Was ist Data Science?: IBM
  • IBM Datenverarbeitung: IBM
  • Grundlagen der Datenwissenschaft: Google
  • Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
  • Datenbanken und SQL für Datenwissenschaft mit Python: IBM
  • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
  • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
  • Python-Projekt für Datenwissenschaft: IBM
  • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI

Häufig gestellte Fragen zum Thema Data Science

Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Gebiet, das Statistik, Informatik und Fachwissen kombiniert, um aus Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen und hilft Unternehmen, Trends zu verstehen, Ergebnisse vorherzusagen und Prozesse zu optimieren. In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Fähigkeit, Daten zu analysieren und zu interpretieren, für Unternehmen unerlässlich, um wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben.‎

Eine Laufbahn in der Datenwissenschaft kann zu verschiedenen Positionen führen, z. B. als Fachkraft für Datenanalyse, Data Engineer, Ingenieur für Maschinelles Lernen und Data Scientist. Diese Positionen sind in verschiedenen Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen, Technologie und Marketing sehr gefragt. Jede Rolle konzentriert sich auf unterschiedliche Aspekte von Daten, von der Datenerfassung und -bereinigung bis hin zu fortgeschrittener Analytik und Vorhersagemodellierung, und bietet vielfältige Möglichkeiten für Fachleute.‎

Um eine Karriere in der Datenwissenschaft anzustreben, sollten Sie eine solide Grundlage in mehreren Schlüsselkompetenzen entwickeln. Dazu gehören Programmiersprachen wie Python und R, statistische Analyse, Datenvisualisierung und Maschinelles Lernen. Vertrautheit mit Datenbanken und Tools wie SQL und Tableau ist ebenfalls von Vorteil. Darüber hinaus sind Soft skills wie Problemlösung, kritisches Denken und effektive Kommunikation für die Umsetzung von Datenerkenntnissen in umsetzbare Strategien unerlässlich.‎

Es gibt zahlreiche Online-Kurse zum Erlernen der Datenwissenschaft. Zu den besten Optionen gehören das IBM Data Science Professional Certificate, das wesentliche Fähigkeiten und Tools abdeckt, und die Spezialisierung auf angewandte Datenwissenschaft, die sich auf praktische Anwendungen konzentriert. Diese Kurse bieten einen strukturierten Lernpfad und praktische Erfahrungen, die Ihnen helfen, Ihr Fachwissen in der Datenwissenschaft aufzubauen.‎

Ja. Sie können Datenwissenschaft auf Coursera auf zwei Arten kostenlos lernen:

  1. Sehen Sie sich das erste Modul vieler Kurse in Datenwissenschaft kostenlosan. Dazu gehören Videolektionen, Lesungen, bewertete Aufgaben und Coursera Coach (wo verfügbar).
  2. Starten Sie eine kostenlose 7-Tage-Testversion für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie innerhalb des Testzeitraums vollen Zugang zu allen Kursinhalten der in Frage kommenden Programme.

Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in Datenwissenschaft erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.‎

Um Datenwissenschaft effektiv zu lernen, sollten Sie zunächst Ihre Lernziele und die spezifischen Fähigkeiten, die Sie erwerben möchten, ermitteln. Beginnen Sie mit Grundkursen, die grundlegende Konzepte abdecken, und arbeiten Sie sich schrittweise zu fortgeschritteneren Themen vor. Wenden Sie Ihr Wissen in praktischen Projekten an und erwägen Sie die Teilnahme an Online-Communities oder Studiengruppen, um Ihre Lernerfahrung zu verbessern. Konsequentes Üben und die Anwendung in der Praxis sind der Schlüssel zur Beherrschung der Datenwissenschaft.‎

Datenwissenschaft-Kurse decken in der Regel eine Reihe von Themen ab, darunter Datenmanipulation, statistische Analyse, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Big Data-Technologien. Möglicherweise werden Sie auch mit Spezialisierungen wie Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenethik und Data Engineering konfrontiert. Dieser umfassende Lehrplan bereitet Sie darauf vor, verschiedene Herausforderungen in diesem Bereich zu meistern, und vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die Sie für die Analyse komplexer Datensätze benötigen.‎

Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern in der Datenwissenschaft sind Programme wie das CertNexus Certified Data Science Practitioner Professional Certificate und das Fractal Data Science Professional Certificate eine ausgezeichnete Wahl. Diese Kurse sind darauf ausgelegt, die praktischen Fähigkeiten zu verbessern und eine solide Grundlage in der Datenwissenschaft zu schaffen, wodurch sie sich für die Personalentwicklung eignen.‎

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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