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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python-Projekt für Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Erhebung von Daten, Datenanalyse, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Dashboard, Jupyter, Datenvisualisierungssoftware, Pandas (Python-Paket), Web Scraping, Matplotlib

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4695 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Statistik, Datenstrukturen, Python-Programmierung, Computer-Programmierwerkzeuge, Relationale Datenbanken, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Hypothesentests, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse-Software, SQL, Jupyter, Pandas (Python-Paket), Datenanalyse, Regressionsanalyse, Gespeicherte Prozedur, Datenvisualisierung, Dashboard

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      72.486 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      SQL für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Governance, Datenmodellierung, Datenmanipulation, Datenbank-Design, Datenverarbeitung, Relationale Datenbanken, SQL, Datenanalyse, Datenqualität, Abfragesprachen, Daten bereinigen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      16.926 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Angewandte Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Daten importieren/exportieren, Datenstrukturen, Prädiktive Modellierung, Python-Programmierung, Plotly, Datenverarbeitung, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Jupyter, Datenvisualisierungssoftware, Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Datenvisualisierung, Dashboard, Datenwrangling, Explorative Datenanalyse

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      59.259 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      ein Crashkurs in Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenmanagement, Datenanalyse, Leistungsmetrik, Prädiktive Modellierung, Projektentwurf, Datenverarbeitung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Statistische Inferenz, Software-Ingenieur

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8301 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Fortgeschrittene Statistik für Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Angewandte Mathematik, Statistik, Mathematische Modellierung, Statistische Analyse, R-Programmierung, Statistische Methoden, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit, Lineare Algebra, Statistische Hypothesentests, Statistische Inferenz, Datenanalyse, Regressionsanalyse, Biostatistik, Stichproben (Statistik)

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

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Daten importieren/exportieren, Datenmanipulation, Python-Programmierung, NumPy, Datenverarbeitung, Statistische Analyse, Datenanalyse, Jupyter, Grundsätze der Programmierung, Pandas (Python-Paket), Pivot-Tabellen und Diagramme, Daten bereinigen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Methoden für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Peer Review, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenmodellierung, Prädiktive Modellierung, Daten-Storytelling, Datenverarbeitung, Daten bereinigen, Jupyter, Data-Mining, Analytische Fähigkeiten, Datenanalyse, Benutzer-Feedback, Unternehmensanalyse, Engagement von Stakeholdern, Datenqualität

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      20.856 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Challenge

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Jupyter, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Predictive Analytics, Data Analysis

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistisches Programmieren, Maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Datenmanipulation, R-Programmierung, Gemeinsame Nutzung von Daten, Git (Versionskontrolle-System), Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Ggplot2, Datenvisualisierungssoftware, GitHub, Knitr, Versionskontrolle, Rmarkdown, Datenvisualisierung, Plot (Grafiken), Dimensionalitätsreduktion, Datenwrangling, Daten bereinigen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      48.098 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Visualisierung, Statistische Inferenz, A/B-Tests, Statistisches maschinelles Lernen, Bayessche Statistik, Statistische Hypothesentests, Stichproben (Statistik), Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      577 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Statistische Analyse, R-Programmierung, Datenmanagement, Datenstrukturen, Unix-Befehle, Statistische Methoden, Python-Programmierung, Molekularbiologie, Befehlszeilen-Schnittstelle, Datenverarbeitung, Linux-Befehle, Statistische Hypothesentests, Explorative Datenanalyse, Bioinformatik, Jupyter, Datenanalyse-Software, Computergestütztes Denken, Biostatistik, Unix

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6670 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Python-Projekt für Datenwissenschaft: IBM
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • SQL für die Datenverarbeitung: University of California, Davis
    • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
    • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
    • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
    • Methoden für die Datenverarbeitung: IBM
    • Data Science Challenge: Coursera Project Network
    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University

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