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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

6.365 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt

aus 83 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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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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

Daten extrahieren, transformieren und laden

KURS 2, 15 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Daten analysieren

KURS 3, 21 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Statistische Visualisierung
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: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Prädiktive Modellierung
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: Kommunikation mit Interessenvertretern
Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Präsentationen
Kategorie: Kommunikation
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Engagement der Interessengruppen
Kategorie: Abschluss des Projekts
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Kontinuierliche Bereitstellung
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Modell Ausbildung

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozenten

Sarah Haq
5 Kurse11.065 Lernende
Stacey McBrine
8 Kurse26.012 Lernende

von

CertNexus

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 (5/1/2025 - 5/1/2026)