Bei der Datenwissenschaft geht es darum, mit Hilfe von Statistiken Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, um Maßnahmen zu ergreifen und die Unternehmensleistung zu verbessern. Dieser Kurs führt Sie durch die Welt der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens und zeigt anhand von Beispielen reale Anwendungen auf. Egal, ob Sie ein angehender Datenwissenschaftler oder ein leitender Angestellter sind, dieser Kurs bringt Sie auf den neuesten Stand in Sachen Datenwissenschaft. Sie erhalten eine Einführung in maschinelles Lernen, Klassifizierung, explorative Datenanalyse, Feature Selection und Feature Engineering - was diese Begriffe bedeuten und inwiefern sie für Ihr Unternehmen relevant sind. Wir beginnen mit einer Definition der Fähigkeiten, Tools und Rollen, die hinter der Datenwissenschaft stehen und zusammenwirken, um Erkenntnisse zu gewinnen. Anschließend werden wir Regression und Klassifizierung - die gebräuchlichsten Vorhersage- und Statistiktechniken - durchgehen. Schließlich werden Sie verstehen, warum ein grundlegendes Verständnis der Ergebnisse der Datenwissenschaft für alle Geschäftsinteressenten unerlässlich ist und wie wir diese Ergebnisse nutzen können, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Ganz gleich, ob Sie eine Führungskraft oder ein aufstrebender Analytiker sind, der sich mit Datenwissenschaft beschäftigt, dieser Kurs "Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens" wird Ihnen als umfassende Einführung in dieses faszinierende Thema dienen. Sie werden alle wichtigen Begriffe lernen, damit Sie mit Ihren Teams über Datenwissenschaft sprechen, mit der Implementierung von Analysen beginnen und verstehen können, wie Datenwissenschaft Ihrem Unternehmen helfen kann.

Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens
Nutzen Sie die Ersparnis! Erhalten Sie 40% Rabatt auf 3 Monate Coursera Plus und vollen Zugang zu Tausenden von Kursen.

Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Praktische Datenwissenschaft für Fachkräfte für Datenanalyse“
2.108 bereits angemeldet
Bei enthalten
15 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Business Analytics
- Kategorie: Business Intelligence
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: Data-Driven Decision-Making
- Kategorie: Data Modeling
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Data Storytelling
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Classification Algorithms
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
1 Aufgabe
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 9 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent
Mehr von Finanzen entdecken
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KostenlosAmazon Web Services
Status: VorschauCoursera
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,


