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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


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, Daten bereinigen, Apache Hadoop, Big Data, Microsoft Excel, Datenmarkt, Datenanalyse, Data-Warehousing, Tabellenverarbeitungssoftware, Statistische Analyse, Apache Hive, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenwrangling, Excel-Formeln, Interaktive Datenvisualisierung, Analytische Fähigkeiten, Datenvisualisierung, IBM Cognos-Analytik

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Aufbau eines Data Science Teams

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Rekrutierung, Personalmanagement, Interviewing-Fähigkeiten, Teambildung, Daten Strategie, Team Management, Technisches Management, Organisatorische Führung, Datenverarbeitung, Funktionsübergreifende Zusammenarbeit, Team-Motivation, Mitarbeiter Onboarding

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    3337 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Washington

    Kommunikation von Data Science-Ergebnissen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Visualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Cloud Computing, Amazon Webdienste, Technische Kommunikation, Daten-Storytelling, Big Data, Informationen zum Datenschutz, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Datenethik, Daten-Governance

    3,4
    Bewertung, 3,4 von 5 Sternen
    ·
    142 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft Capstone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Daten bereinigen, Daten-Storytelling, R-Programmierung, Datenanalyse, Datenmanipulation, Modellevaluation, Statistische Analyse, Erhebung von Daten, Daten Präsentation, Datenverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Analytische Fähigkeiten

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1240 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenverarbeitung im realen Leben

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Technische Kommunikation, Statistik, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenmanagement, A/B-Tests, Datenqualität, Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Statistische Modellierung, Statistische Inferenz, Statistisches maschinelles Lernen

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    2385 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    EDUCBA

    Datenwissenschaft mit Python: Analysieren & Visualisieren

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Python-Programmierung, Streudiagramme, Regressionsanalyse, Datenvorverarbeitung, Bayessche Statistik, Datenvisualisierungssoftware, Box Plots, Datenmanipulation, Skripting, Statistische Inferenz, Datenanalyse, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Datenverarbeitung, Histogramm, Algorithmen für maschinelles Lernen

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Colorado Boulder

    Master of Science in Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, User Story, New Product Development, Model Based Systems Engineering, Model Evaluation, Failure Analysis, Sustainable Business, Data Mining, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Delegation Skills, Real-Time Operating Systems, Object Oriented Design, Sampling (Statistics), Proposal Writing, Supplier Management, Accountability, Data Ethics, Sustainability Reporting, Database Design, Sustainable Design

    Erwerben Sie ein Zertifikat

    Abschluss · 1–4 Jahre

  • C

    Clemson University

    Angewandte Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Datenvorverarbeitung, Anomalie-Erkennung, Daten bereinigen, Pandas (Python-Paket), Modellevaluation, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Statistische Methoden, Matplotlib, Statistische Analyse

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    Statistik und Mathematik für Datenwissenschaft und Data Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Prädiktive Modellierung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Wahrscheinlichkeit, Statistik, Modellevaluation, Analytics, Statistische Analyse, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Statistische Methoden, Statistische Modellierung, Statistische Inferenz

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Daten-Storytelling, Daten bereinigen, Apache Hadoop, Apache Spark, Big Data, Microsoft Excel, Datenmarkt, Statistische Analyse, Data-Warehousing, Apache Hive, Datenanalyse, Daten-Seen, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Auszug, Datenwrangling

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Angewandte Datenwissenschaft mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Visualisierung, Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, R-Programmierung, Web Scraping, Datenbank-Design, Shiny (R-Paket), Ggplot2, Rmarkdown, Modellevaluation, Datenanalyse, Datenwrangling, SQL, Relationale Datenbanken, Daten Präsentation, Datenvisualisierung, Datenbanken, Statistische Analyse

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1293 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Streudiagramme, Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenmanipulation, Lineare Algebra, Pandas (Python-Paket), NumPy, Wissenschaftliche Visualisierung, Klassifizierungsalgorithmen, Datenanalyse-Software, Datenverarbeitung, Plot (Grafiken), Numerische Analyse, Histogramm

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

1…91011…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung: IBM
  • Aufbau eines Data Science Teams: Johns Hopkins University
  • Kommunikation von Data Science-Ergebnissen: University of Washington
  • Datenwissenschaft Capstone: Johns Hopkins University
  • Datenverarbeitung im realen Leben: Johns Hopkins University
  • Datenwissenschaft mit Python: Analysieren & Visualisieren: EDUCBA
  • Master of Science in Data Science: University of Colorado Boulder
  • Angewandte Datenwissenschaft: Clemson University
  • Statistik und Mathematik für Datenwissenschaft und Data Analytics: Packt
  • Einführung in die Datenanalyse: IBM

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