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    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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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

      IBM

      IBM Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Generative KI, Explorative Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Datenwrangling, SQL, Plotly, Prädiktive Modellierung, Dashboard, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Professionelles Netzwerken, Jupyter, Überwachtes Lernen, Datenvisualisierung, Datenkompetenz, Data-Mining, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Was ist Data Science?

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      More Applied Data Science with Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Data Mining, ChatGPT, Applied Machine Learning, Anomaly Detection, Data Science, Supervised Learning, Machine Learning, Data Analysis, Data Manipulation, Data Pipelines, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Jupyter

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Grundlagen der Datenwissenschaft

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3234 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    Was führt Sie heute zu Coursera?

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

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

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      Coursera

      Python for Data Science (and Version Control with GitHub)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: A/B Testing, Pandas (Python Package), Matplotlib, Plotly, Data Visualization, Statistical Methods, GitHub, Data Manipulation, Version Control, Statistical Analysis, Data Science, Interactive Data Visualization, Python Programming, NumPy, Data Analysis, Data Transformation, Programming Principles, Data Cleansing, Exploratory Data Analysis, Scripting

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      Coursera

      Python, SQL, Tableau for Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, AWS SageMaker, SQL, Database Design, Dashboard, Project Documentation, Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Feature Engineering, Database Management, Amazon Web Services, Data Visualization, A/B Testing, Tableau Software, Unsupervised Learning, Pandas (Python Package), Matplotlib, Python Programming, Data Analysis, Machine Learning

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2769 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung: IBM
    • IBM Datenverarbeitung: IBM
    • Was ist Data Science?: IBM
    • More Applied Data Science with Python: University of Michigan
    • Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Grundlagen der Datenwissenschaft: Google
    • Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
    • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
    • Python for Data Science (and Version Control with GitHub): Coursera

    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. ‎

    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.

    Andere wissenswerte Themen

    Kunst und Geisteswissenschaften
    338 Kurse
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