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    • Data Science

    Datenwissenschaft-Kurse Online

    Finden Sie Data Science-Kurse, die Themen wie Datenanalyse, Machine Learning und Programmierung abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Datenwissenschaft, IT und Forschung vor.

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Datenstrukturen, Computer Programmierung, Python-Programmierung, NumPy, Restful API, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Dateiverwaltung, Jupyter, Pandas (Python-Paket), Web Scraping, Grundsätze der Programmierung, Datenanalyse

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Überwachtes Lernen, Datenkompetenz, Generative KI, Plotly, SQL, Professionelles Netzwerken, Feature Technik, Datenanalyse, Datenumwandlung, Data-Mining, Jupyter, Unüberwachtes Lernen, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Explorative Datenanalyse, Dashboard, Datenwrangling, Daten bereinigen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenmanipulation, R-Programmierung, Plotly, Prädiktive Modellierung, Statistische Analyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Statistische Inferenz, Regressionsanalyse, Merkblatt (Software), Versionskontrolle, Rmarkdown, Datenvisualisierung, Shiny (R-Paket), Statistische Hypothesentests, GitHub, Explorative Datenanalyse, Datenwrangling, Daten bereinigen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Was ist Data Science?

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Digitale Transformation, Cloud Computing, Deep Learning, Datenverarbeitung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Big Data, Datenkompetenz, Datenanalyse, Data-Mining

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Peer Review, Datenbanken, Software-Entwicklungstools, Python-Programmierung, Datenmodellierung, Relationale Datenbanken, Datenkompetenz, Big Data, Datenverarbeitung, Computer-Programmierwerkzeuge, Daten bereinigen, Data-Mining, Jupyter, Datenanalyse-Software, SQL, Gespeicherte Prozedur, Abfragesprachen, Unternehmensanalyse, GitHub

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      G

      Google

      Google-Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation mit Stakeholdern, Präsentationen, Datenkompetenz, Interviewing-Fähigkeiten, Ggplot2, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenüberprüfung, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Stichproben (Statistik), LinkedIn, Daten bereinigen, Datenvisualisierungssoftware, Datenethik, Daten Präsentation, Tableau Software, Bewerber-Tracking-System, Interaktive Datenvisualisierung, Rmarkdown, Datenvisualisierung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      171.354 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Was führt Sie heute zu Coursera?

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Deskriptive Statistik, Angewandte Mathematik, Maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Mathematische Modellierung, NumPy, Bayessche Statistik, Lineare Algebra, A/B-Tests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit, Methoden des Maschinellen Lernens, Infinitesimalrechnung, Statistisches maschinelles Lernen, Jupyter, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Hypothesentests, Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik)

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2805 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Grundlagen der Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation, Projektmanagement, Maschinelles Lernen, Kommunikation mit Stakeholdern, Workflow Management, Datenverarbeitung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Unternehmensanalytik, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Analytische Fähigkeiten, Datenethik

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3308 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Visualisierung (Computergrafik), Graphentheorie, Statistische Visualisierung, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Text Mining, Netzwerk-Modell, Netzwerkanalyse, NumPy, Feature Technik, Datenverarbeitung, Jupyter, Angewandtes maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), Verarbeitung natürlicher Sprache, Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Wissenschaftliche Visualisierung

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbanken, Datenmanipulation, Datenanalyse, Python-Programmierung, SQL, Relationale Datenbanken, Jupyter, Pandas (Python-Paket), Transaktionsverarbeitung, Gespeicherte Prozedur, Abfragesprachen

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U
      I
      I

      Mehrere Erzieher

      Data Science Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Python Programming, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Computer Programming Tools, Data Science, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      D

      Duke University

      Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Derivate, Geometrie, Grafische Darstellung, Bayessche Statistik, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeit, Algebra, Datenanalyse, Plot (Grafiken), Allgemeine Mathematik, Arithmetik, Infinitesimalrechnung

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung: IBM
    • IBM Datenverarbeitung: IBM
    • Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Was ist Data Science?: IBM
    • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
    • Google-Datenanalyse: Google
    • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Grundlagen der Datenwissenschaft: Google
    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
    • Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python: IBM

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Data Science

    Personen, die mit dem Erlernen der Datenverarbeitung beginnen, sollten ein Grundverständnis für Statistik und Codierung haben. Für den Einstieg sind keine Vorkenntnisse erforderlich, aber die Lernenden sollten über gute Computerkenntnisse und Interesse an der Erfassung, Interpretation und Präsentation von Daten verfügen. ‎

    Analytische Denker, die Spaß am Programmieren und an der Arbeit mit Daten haben, sind die besten Kandidaten für das Erlernen der Datenverarbeitung. Da Datenwissenschaftler die meiste Zeit am Computer arbeiten, ist es für Lernende wichtig, verschiedene Programmiersprachen zu beherrschen. Menschen, die sich für maschinelles Lernen, Deep Learning und KI interessieren, sind ebenfalls gut geeignet, Datenverarbeitung zu lernen. Datenwissenschaftler müssen über ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten verfügen und es gewohnt sein, gegen eine Frist zu arbeiten. Teams von Datenwissenschaftlern arbeiten oft an einem Projekt, daher müssen Personen, die sich am besten für das Erlernen der Datenverarbeitung eignen, gut mit Kollegen zusammenarbeiten und über hervorragende organisatorische Fähigkeiten verfügen. ‎

    Machen Sie ein kurzes Quiz, um den Datenwissenschaft-Kurs zu finden, der am besten zu Ihren Zielen passt - egal, ob Sie sich mit Datenanalyse, Python-Programmierung, maschinellem Lernen oder Tools wie SQL und Tableau befassen wollen. Machen Sie das Quiz, um Ihren idealen Einstiegspunkt zu finden.‎

    Der häufigste Karrierepfad für jemanden in der Datenverarbeitung ist eine Stelle als Junior oder Associate Data Scientist. Nachdem er einige Berufserfahrung gesammelt hat, besteht der nächste Weg für einen Datenwissenschaftler darin, einen Master-Abschluss oder einen Doktortitel zu erwerben und ein leitender Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Danach können Sie einen Doktortitel erwerben und Principal Data Scientist oder Data Scientist Architect werden. ‎

    Fähigkeiten in der Datenwissenschaft können zu einem breiten Spektrum an Karrieremöglichkeiten in verschiedenen Sektoren führen, darunter Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen und mehr:

    • Datenwissenschaftler
    • Fachkraft für Datenanalyse
    • Ingenieur für maschinelles Lernen
    • Business Intelligence-Analyst
    • Quantitative Analysten
    • Data Engineers und Datenbankadministratoren
    • Fachleute in diesen Funktionen nutzen die Fähigkeiten der Datenwissenschaft, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und mit neuen Algorithmen und Vorhersagemodellen innovativ zu sein.

    Finden Sie heraus, welche Rolle in der Datenwissenschaft am besten zu Ihnen passt, indem Sie unser Karriere-Quiz machen!‎

    Möchten Sie die Fähigkeiten Ihres Teams in der Datenwissenschaft verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analytik, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Um unsere Schulungsoptionen für Datenwissenschaft zu erkunden und einen Kauf zu tätigen, besuchen Sie bitte unsere Seite Coursera für Teams.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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