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    Datenwissenschaft-Kurse Online

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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction

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

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Illinois Tech

      Advanced Statistical Techniques for Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Statistical Analysis, Bayesian Statistics, Statistical Inference, Data Visualization, Data Presentation, Regression Analysis, Statistical Methods, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Analytics, Data Analysis, Machine Learning, Statistical Modeling, R Programming, Data Science, Data Validation, Probability & Statistics, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of London

      Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistik, Matplotlib, Datenmanipulation, Deskriptive Statistik, Pandas (Python-Paket), NumPy, Datenvisualisierung, Unüberwachtes Lernen, Datenverarbeitung, Datenanalyse

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Instructor Network

      Data Science for Professionals

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Modeling, Data Visualization, Statistical Analysis, Data Manipulation, Data Analysis, Data Science, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistics, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Processing, Data-Driven Decision-Making, Business Analytics, Exploratory Data Analysis, Machine Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Illinois Tech

      Introduction to Data Science Techniques

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Analysis, Machine Learning Algorithms, Data Analysis, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Statistical Programming, Statistical Machine Learning, Statistical Methods, Statistical Modeling, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Analytics, R Programming, Statistical Software, Regression Analysis, Forecasting, Data Science, Machine Learning

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      16 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Genentech

      Data Science with Real World Data in Pharma

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pharmaceuticals, Clinical Research, Clinical Trials, Statistical Analysis, Real Time Data, Data Analysis, Statistical Methods, Biostatistics, Data Science, Epidemiology, Health Informatics, Healthcare Industry Knowledge, Data Quality

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Lernen Sie SQL-Grundlagen für die Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Apache Spark, Datenmodellierung, Datenbank-Design, Daten-Seen, Deskriptive Statistik, Datenbausteine, SQL, Daten-Governance, Explorative Datenanalyse, JSON, Peer Review, Daten-Pipelines, Komplexe Problemlösung, Statistische Analyse, Verteiltes Rechnen, Datenqualität, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Präsentationen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • S

      Stanford University

      Einführung in die Statistik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Quantitative Forschung, Statistische Hypothesentests, Statistische Modellierung, Erhebung von Daten, Stichproben (Statistik), Statistik, Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Explorative Datenanalyse, Statistische Inferenz, Datenanalyse, Regressionsanalyse

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      4104 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Statistik für die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Matplotlib, Deskriptive Statistik, Statistik, Statistische Hypothesentests, Korrelationsanalyse, Wahrscheinlichkeit, Pandas (Python-Paket), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Datenverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Jupyter

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Spark, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Seen, Relationale Datenbanken, Apache Hadoop, Big Data, Microsoft Excel, Apache Hive, Datenanalyse, Data-Warehousing, Statistische Analyse, Daten bereinigen, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Programming for Python Data Science: Principles to Practice

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Pandas (Python Package), NumPy, Computational Thinking, Data Visualization, Data Cleansing, Data Structures, Data Visualization Software, Visualization (Computer Graphics), Debugging, Object Oriented Programming (OOP), Data Manipulation, Regression Analysis, Python Programming, Data Science, Algorithms, Simulations, Image Analysis, Predictive Modeling, Data Analysis

      3,8
      Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
      ·
      72 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

      IBM

      IBM Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Apache Airflow, Generative KI, Apache Spark, Datenbankadministration, MySQL, Datenbank-Design, Apache Hadoop, IBM Cognos-Analytik, Linux-Befehle, Professionelles Netzwerken, Data-Warehousing, Datenanalyse, Auszug, Datenspeicher, SQL, Web Scraping, Datenverarbeitung, Jupyter, NoSQL

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1…456…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction: Coursera Project Network
    • Advanced Statistical Techniques for Data Science: Illinois Tech
    • Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python: University of London
    • Data Science for Professionals: Coursera Instructor Network
    • Introduction to Data Science Techniques: Illinois Tech
    • Data Science with Real World Data in Pharma: Genentech
    • Lernen Sie SQL-Grundlagen für die Datenwissenschaft: University of California, Davis
    • Einführung in die Statistik: Stanford University
    • Statistik für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
    • Einführung in die Datenanalyse: IBM

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