Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
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 4 Module
Möchten Sie wissen, warum Data Science als der attraktivste Beruf des 21. Jahrhunderts bezeichnet wurde? Nach dem Besuch dieses Kurses werden Sie diese Frage beantworten können, verstehen, was Datenwissenschaft ist und was Datenwissenschaftler tun, und mehr über die Karrieremöglichkeiten in diesem Bereich erfahren.
Die Kunst, Erkenntnisse und Trends in Daten zu entdecken, gibt es schon seit der Antike. Die alten Ägypter nutzten Volkszählungsdaten, um die Effizienz bei der Steuererhebung zu erhöhen und sagten jedes Jahr das Hochwasser des Nils genau voraus. Seitdem haben die Menschen immer wieder Daten genutzt, um Erkenntnisse zu gewinnen und Ergebnisse vorherzusagen. In jüngster Zeit haben sie für ihre Arbeit einen eigenen und eigenständigen Bereich geschaffen. Dieser Bereich ist die Datenwissenschaft.
In der heutigen Welt nutzen wir Data Science, um Muster in Daten zu finden und sinnvolle, datengestützte Schlussfolgerungen und Vorhersagen zu treffen.
Dieser Kurs richtet sich an alle und vermittelt Konzepte, wie Datenwissenschaftler maschinelles Lernen und Deep Learning einsetzen und wie Unternehmen Data Science in der Wirtschaft anwenden.
Sie werden mehrere Datenwissenschaftler treffen, die ihre Erkenntnisse und Erfahrungen in der Datenwissenschaft mit Ihnen teilen werden. Mit diesem Einführungskurs beginnen Sie Ihre Reise in dieses florierende Feld.
In Modul 1 befassen Sie sich mit einigen Grundlagen der Datenwissenschaft. In Lektion 1 hören Sie, wie andere Fachleute in diesem Bereich definieren, was Data Science für sie ist und welche Wege sie eingeschlagen haben, um Data Science als Karriere für sich in Betracht zu ziehen. Sie lernen die verschiedenen Rollen von Datenwissenschaftlern kennen, erfahren, wie die Datenanalyse in der Datenwissenschaft eingesetzt wird und wie Datenwissenschaftler bestimmte Prozesse befolgen, um mit diesen Daten Fragen zu beantworten.
In Lektion 2 verlagert sich der Schwerpunkt auf die täglichen Aktivitäten von Datenwissenschaftlern. Sie lernen verschiedene reale Probleme der Datenwissenschaft kennen, die von Fachleuten gelöst werden, die Fähigkeiten und Qualitäten, die ein erfolgreicher Datenwissenschaftler benötigt, sowie Meinungen darüber, wie "Big Data" mit diesen Fähigkeiten zusammenhängt. Sie erfahren auch etwas über die verschiedenen Datenformate, mit denen Datenwissenschaftler arbeiten, und die Algorithmen, die in diesem Bereich zur Datenverarbeitung eingesetzt werden.
Das ist alles enthalten
11 Videos11 Lektüren5 Aufgaben
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11 Videos•Insgesamt 41 Minuten
Einführung in den Kurs•4 Minuten
Was ist Data Science?•2 Minuten
Grundlagen der Datenwissenschaft•3 Minuten
Die vielen Wege zu Data Science•4 Minuten
Ratschläge für neue Datenwissenschaftler•3 Minuten
Zusammenfassung der Lektion: Definition von Data Science•3 Minuten
Ein Tag im Leben eines Datenwissenschaftlers•4 Minuten
Datenwissenschaftliche Fähigkeiten & Big Data•5 Minuten
Verschiedene Arten von Dateiformaten verstehen•5 Minuten
Themen und Algorithmen der Datenwissenschaft•4 Minuten
Zusammenfassung der Lektion: Was machen Datenwissenschaftler?•4 Minuten
11 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
Ein kurzer Hinweis für die beste Lernerfahrung•2 Minuten
Kurs-Lehrplan•5 Minuten
Professional Certificates Karriereförderung•10 Minuten
Hilfreiche Tipps für den Kursabschluss•2 Minuten
Übersicht über die Lektion: Definition von Datenwissenschaft•10 Minuten
Datenwissenschaft: Der sexieste Job des 21. Jahrhunderts•15 Minuten
Glossar: Definition von Datenwissenschaft•5 Minuten
Lektionsübersicht: Was machen Datenwissenschaftler?•3 Minuten
Was macht jemanden zu einem Data Scientist?•10 Minuten
Glossar: Was machen Data Scientists?•5 Minuten
Zusammenfassung: Was machen Data Scientists?•3 Minuten
5 Aufgaben•Insgesamt 40 Minuten
Benotetes Quiz: Definition von Datenwissenschaft•9 Minuten
Benotetes Quiz: Was Datenwissenschaftler tun•9 Minuten
Praxis-Quiz: Datenwissenschaft: Der sexieste Job des 21. Jahrhunderts•6 Minuten
Praxis-Quiz: Definition von Datenwissenschaft•10 Minuten
Praxis-Quiz: Was macht jemanden zu einem Data Scientist?•6 Minuten
Themen der Datenwissenschaft
Modul 2•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In der ersten Lektion dieses Moduls erhalten Sie einen Einblick in die Auswirkungen von Big Data auf verschiedene Aspekte der Gesellschaft, vom Geschäftsbetrieb bis zum Sport, und entwickeln ein Verständnis für die wichtigsten Eigenschaften und Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data. Sie lernen die Grundlagen von Big Data kennen, erfahren, wie Datenwissenschaftler die Cloud nutzen, um mit Big Data umzugehen, und lernen den Data Mining-Prozess kennen. Lektion zwei befasst sich mit maschinellem Lernen und Deep Learning sowie mit der Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft.
Das ist alles enthalten
13 Videos8 Lektüren6 Aufgaben
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13 Videos•Insgesamt 63 Minuten
Wie Big Data die digitale Transformation vorantreibt•4 Minuten
Einführung in die Cloud•7 Minuten
Cloud für Datenwissenschaft•3 Minuten
Grundlagen von Big Data•5 Minuten
Datenwissenschaft und Big Data•4 Minuten
Was ist Hadoop?•7 Minuten
Big Data-Verarbeitungstools: Hadoop, HDFS, Hive und Spark•7 Minuten
Zusammenfassung der Lektion: Big Data und Data Mining•6 Minuten
Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft•4 Minuten
Generative KI und Datenwissenschaft•4 Minuten
Neuronale Netzwerke und Deep Learning•7 Minuten
Anwendungen des maschinellen Lernens•3 Minuten
Zusammenfassung der Lektion: Deep Learning und maschinelles Lernen•3 Minuten
8 Lektüren•Insgesamt 108 Minuten
Überblick über die Lektion: Big Data und Data Mining•7 Minuten
Data Mining•15 Minuten
Glossar: Big Data und Data Mining•10 Minuten
Lektionsübersicht: Deep Learning und maschinelles Lernen•3 Minuten
Regression•15 Minuten
Übung: Daten mit IBM Cloud Gallery erforschen•45 Minuten
Glossar: Deep Learning und maschinelles Lernen•10 Minuten
Zusammenfassung: Deep Learning und maschinelles Lernen•3 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 54 Minuten
Benotetes Quiz: Big Data und Data Mining•15 Minuten
Benotetes Quiz: Deep Learning und maschinelles Lernen•15 Minuten
Praxis-Quiz: Data Mining•6 Minuten
Praxis-Quiz: Big Data und Data Mining•6 Minuten
Praxis-Quiz: Regression•6 Minuten
Praxis-Quiz: Deep Learning und maschinelles Lernen•6 Minuten
Anwendungen und Karrieren in der Datenwissenschaft
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In der ersten Lektion lernen Sie die Leistungsfähigkeit von Data-Science-Anwendungen kennen und erfahren, wie Unternehmen diese Leistungsfähigkeit nutzen, um Geschäftsziele zu erreichen, die Effizienz zu verbessern, Vorhersagen zu treffen und sogar Leben zu retten. Sie haben auch den Prozess besprochen, den Sie als Datenwissenschaftler befolgen werden, um Ihrem Unternehmen zu helfen, diese Ziele zu erreichen. In der zweiten Lektion gehen Sie der Frage nach, was Unternehmen von einem kompetenten, erfahrenen Datenwissenschaftler erwarten. Sie werden lernen, wie Sie sich positionieren, um als Datenwissenschaftler eingestellt zu werden. Inmitten der unterschiedlichen Hintergründe, aus denen Datenwissenschaftler hervorgehen, identifizieren Sie die Qualitäten, die sie gemeinsam haben, und die Fähigkeiten, die sie durchweg von anderen datenbezogenen Rollen abheben. Sie werden ein von Experten begutachtetes Abschlussprojekt durchführen, indem Sie sich eine Stellenausschreibung für Data Scientists ansehen und Gemeinsamkeiten zwischen der Stelle und dem, was Sie in diesem Kurs gelernt haben, herausfinden. Sie werden auch eine Fallstudie durchgehen, in der Sie etwas über Sarah und ihre Reise in die Datenwissenschaft erfahren.
Das ist alles enthalten
10 Videos14 Lektüren8 Aufgaben
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10 Videos•Insgesamt 44 Minuten
Wie sollten Unternehmen in die Datenwissenschaft einsteigen?•3 Minuten
Alte Probleme, neue Data Science Lösungen•4 Minuten
Anwendungen der Datenwissenschaft•4 Minuten
Wie Data Science Leben rettet•5 Minuten
Zusammenfassung der Lektion: Bereich Datenwissenschaftliche Anwendungen•4 Minuten
Wie kann man Data Scientist werden?•5 Minuten
Rekrutierung für Data Science•8 Minuten
Karrieren in der Datenwissenschaft•3 Minuten
Die Bedeutung von Mathematik und Statistik für Data Science•5 Minuten
Zusammenfassung der Lektion: Karriere und Rekrutierung im Bereich Data Science•4 Minuten
14 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
Übersicht über die Lektion: Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft•3 Minuten
Das endgültige Ergebnis•5 Minuten
Glossar: Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft•5 Minuten
Lektionsübersicht: Karriere und Rekrutierung in der Datenwissenschaft•3 Minuten
Die Struktur des Berichts•10 Minuten
Glossar: Karriere und Rekrutierung in der Datenwissenschaft•5 Minuten
Zusammenfassung: Karriere und Personalbeschaffung in der Datenwissenschaft•4 Minuten
Eine Roadmap für Ihre Data Science-Reise•3 Minuten
Fallstudie: Abschließende Zuweisung•15 Minuten
Entdecken Sie Stellenangebote für Data Science•5 Minuten
Kurs-Zusammenfassung•7 Minuten
Glückwünsche & Nächste Schritte•1 Minute
Kursteam und Danksagungen•2 Minuten
IBM Digitaler Ausweis•2 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 88 Minuten
Benotetes Quiz: Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft•9 Minuten
Benotetes Quiz: Karriere und Rekrutierung in der Datenwissenschaft•9 Minuten
Quiz basierend auf einer Fallstudie•10 Minuten
Abschlussprüfung•36 Minuten
Praxis-Quiz: Die endgültige Lieferung•6 Minuten
Praxis-Quiz: Anwendungsbereiche der Datenwissenschaft•6 Minuten
Praxis-Quiz: Die Struktur des Berichts•6 Minuten
Praxis-Quiz: Karriere und Rekrutierung in der Datenwissenschaft•6 Minuten
Datenkompetenz für Data Science (optional)
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses optionale Modul konzentriert sich auf das Verständnis von Daten und Datenkompetenz und ist als Ergänzung zu dem gedacht, was Sie in den ersten drei Modulen gelernt haben. Als Datenwissenschaftler müssen Sie das Ökosystem verstehen, in dem Ihre Daten leben, und wie sie manipuliert werden, um sie zu analysieren. Dieses Modul führt Sie in einige dieser Grundlagen ein. In Lektion eins erfahren Sie, wie Daten erzeugt, gespeichert und abgerufen werden können.in Lektion zwei tauchen Sie tiefer in die Datenbestände und die Prozesse für den Umgang mit großen Datenmengen ein.
Das ist alles enthalten
11 Videos6 Lektüren4 Aufgaben
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11 Videos•Insgesamt 66 Minuten
Daten verstehen•4 Minuten
Datenquellen•8 Minuten
Gesichtspunkte: Arbeiten mit verschiedenen Datenquellen und -typen•7 Minuten
Zusammenfassung der Lektion: Daten verstehen•4 Minuten
Wir bei IBM wissen, wie schnell sich die Technologie entwickelt, und sind uns bewusst, wie wichtig es für Unternehmen und Fachkräfte ist, schnell einsatzbereite, praxisnahe Fähigkeiten zu erwerben. Als marktführender Tech-Innovator setzen wir uns dafür ein, dass Sie in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich sind. Über das IBM Skills Network bieten unsere von Experten entwickelten Schulungsprogramme in den Bereichen künstliche Intelligenz, Softwareentwicklung, Cybersicherheit, Datenwissenschaft, Unternehmensführung und mehr die grundlegenden Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sich Ihren ersten Job zu sichern, Ihre Karriere voranzutreiben oder Ihren geschäftlichen Erfolg zu steigern. Ganz gleich, ob Sie sich selbst oder Ihr Team weiterbilden möchten, unsere Kurse, Spezialisierungen und professionellen Zertifikate vermitteln Ihnen das technische Fachwissen, das Sie und Ihr Unternehmen in einer wettbewerbsorientierten Welt auszeichnet.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.7
77.688 Bewertungen
5 stars
76,52 %
4 stars
18,60 %
3 stars
3,19 %
2 stars
0,79 %
1 star
0,88 %
Zeigt 3 von 77688 an
J
JM
5·
Geprüft am 6. März 2024
I learned a lot but that might not be a good indicator as I didn't know much about Data Science in the first place. It just fueled my need to know more about the subject so on my side, it's a winner.
K
KG
5·
Geprüft am 1. Juni 2019
Very nice course and it has a piece of very nice information taught by professionals. The content is related to the practical application of concepts which increase interest in you to proceed further
D
DN
5·
Geprüft am 8. Feb. 2023
I love how beginner-friendly this course is. I did not have to panic about not following any lecture since I am new to this field. I know this is the first course but I'm loving it already. <<33
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
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