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CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)

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CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft.

Beherrschen Sie Strategien zur Implementierung von Data Science-Techniken, um Geschäftsprobleme zu lösen.

Sarah Haq
Stacey McBrine

Dozenten: Sarah Haq

6.431 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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aus 84 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Projekt-Scoping
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Unternehmensanalyse
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Statistische Visualisierung
  • Kategorie: Statistische Methoden
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
  • Kategorie: Geschäftliche Prioritäten
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Jupyter

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Geschäftsprobleme mit Data Science angehen

Geschäftsprobleme mit Data Science angehen

KURS 1, 7 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Projekt-Scoping
Kategorie: Unternehmensanalyse
Kategorie: Geschäftsprozess
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Business-Lösungen
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
Kategorie: Umfangsmanagement
Kategorie: Kommunikation mit Interessenvertretern
Kategorie: Stakeholder-Management
Kategorie: Geschäftliche Prioritäten
Kategorie: Business
Kategorie: Engagement der Interessengruppen
Daten extrahieren, transformieren und laden

Daten extrahieren, transformieren und laden

KURS 2, 15 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Integration von Daten
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Data Mining
Daten analysieren

Daten analysieren

KURS 3, 21 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenwrangling
Modelle für maschinelles Lernen trainieren

Modelle für maschinelles Lernen trainieren

KURS 4, 29 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Schließen Sie ein Data Science Projekt ab

Schließen Sie ein Data Science Projekt ab

KURS 5, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Kommunizieren Sie die Ergebnisse eines Modells über Webanwendungen und implementieren Sie Testpipelines, die das Training, die Abstimmung und den Einsatz des Modells automatisieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Präsentationen
Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Kommunikation mit Interessenvertretern
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Abschluss des Projekts
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Kommunikation
Kategorie: Engagement der Interessengruppen
Kategorie: Lieferung der Lösung
Kategorie: Kontinuierliche Bereitstellung
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung

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Dozenten

Sarah Haq
5 Kurse11.149 Lernende
Stacey McBrine
8 Kurse26.214 Lernende

von

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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.“

Häufig gestellte Fragen

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (6/1/2025 - 6/1/2026)