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    • D

      Duke University

      MLOps | Maschinelles Lernen Operationen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Rust (Programmiersprache), Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Feature Technik, Containerisierung, NumPy, Amazon Webdienste, Bereitstellung von Anwendungen, Software-Tests, Docker (Software), CI/CD, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Einheitstest, AWS SageMaker, Microsoft Azure, Daten-Pipelines, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Daten importieren/exportieren

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      446 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Datenverarbeitung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Erweiterte Realität, Computer Programmierung, Anwendungsentwicklung, Tensorflow, Bildanalyse, Maschinelles Lernen, Cloud-Anwendungen, IBM Cloud, Cloud Computing, Informatik, Computervision, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      1362 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      IBM z/OS Mainframe Praktiker

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtuelle Maschinen, Datenmanagement, Systemüberwachung, Computer Architektur, Datenspeicherung, Infrastruktur Architektur, Dateisysteme, Unix-Befehle, Betriebssysteme, Computer-Plattformen, Unix, Virtualisierung, IBM Cloud, System Programmierung, Schalttafeln, Server, Datenbank-Management-Systeme, Befehlszeilen-Schnittstelle, IT-Infrastruktur, IBM DB2

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1259 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate

    • M

      Meta

      Einführung in die Back-End-Entwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Full-Stack Web-Entwicklung, Web Design und Entwicklung, Benutzeroberfläche (UI), Web-Anwendungen, UI Komponenten, Back-End Web-Entwicklung, HyperText Markup Language (HTML), JavaScript-Frameworks, HTML und CSS, Cascading Style Sheets (CSS), Bootstrap (Front-End-Framework), Web-Entwicklung, Webdesign, React.js, Front-End Web-Entwicklung, Reaktionsfähiges Webdesign

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3512 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Michigan

      Angewandtes Text Mining in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Verarbeitung natürlicher Sprache, Unüberwachtes Lernen, Daten bereinigen, Feature Technik, Unstrukturierte Daten, Python-Programmierung, Text Mining, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      3814 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Java Programmierung: Grundlagen des Softwareentwurfs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Prädiktive Modellierung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Grundsätze der Programmierung, Fehlersuche, Leistungstests, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Software Entwurf, Algorithmen, Software-Ingenieur, Java

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1485 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • K

      Kennesaw State University

      Six Sigma Tools für die Analyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Risikomanagement, Qualitätsverbesserung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Qualitätskontrolle, Statistik, Analyse der Grundursache, Wahrscheinlichkeit, Prozess-Mapping, Statistische Analyse, Lean Six Sigma, Prozess-Fähigkeit, Prozessverbesserung, Statistische Prozesskontrollen, Prozess-Analyse

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1871 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • J

      Johns Hopkins University

      Grundlagen der globalen Gesundheit

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Gemeinschaft und Sozialarbeit, Kulturelle Sensibilität, Kulturelle Vielfalt, Entwicklung der Politik, Verwaltung des Gesundheitswesens, Gesundheitssysteme, Bildung und Ausbildung, Befürwortung, Grundversorgung, Pädagogische Materialien, Behaviorale Gesundheit, Ausbildung des Trainers, Gesundheitspflege, Community-Organisation, Vorbeugende Pflege, Zielsetzung, Abwasserentsorgung, Wasserressourcen, Entwicklung der Gemeinschaft, Krisenintervention

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1176 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      T

      The State University of New York

      Praktische Zeitreihenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Regressionsanalyse, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Prädiktive Analytik, Korrelationsanalyse, Prädiktive Modellierung, Mathematische Modellierung, Deskriptive Statistik, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Vorhersage, R-Programmierung, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Statistische Modellierung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1720 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Unternehmensanalytik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Interne Kontrollen, Erhebung von Daten, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Robotergestützte Prozessautomatisierung, Daten Präsentation, Unternehmensanalytik, Tidyverse (R-Paket), Datenqualität, Daten-Storytelling, Auszug, Netzwerkanalyse, R-Programmierung, Alteryx, Infografiken, Marketing-Analytik

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1102 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • K

      Kennesaw State University

      Six Sigma Tools zum Definieren und Messen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Qualitätsverbesserung, Erhebung von Daten, Six Sigma-Methodik, Datenintegrität, Deskriptive Statistik, Prozess-Mapping, Lean Six Sigma, Projektmanagement, Projektplanung, Prozessverbesserung, Stakeholder-Management, Geschäftsprozess, Statistische Analyse, Kundeneinblicke

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2510 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Washington

      Datenanalyse für soziale Medien

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Regressionsanalyse, Big Data, Verarbeitung natürlicher Sprache, Erhebung von Daten, Datenvisualisierungssoftware, Unstrukturierte Daten, Python-Programmierung, Data-Mining, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Korrelationsanalyse, Analytics, R-Programmierung, Web Scraping, Statistische Analyse, Text Mining

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      296 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…323334…287

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten r programming Kurse

    • MLOps | Maschinelles Lernen Operationen: Duke University
    • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
    • IBM z/OS Mainframe Praktiker: IBM
    • Einführung in die Back-End-Entwicklung: Meta
    • Angewandtes Text Mining in Python: University of Michigan
    • Java Programmierung: Grundlagen des Softwareentwurfs: Duke University
    • Six Sigma Tools für die Analyse: Kennesaw State University
    • Grundlagen der globalen Gesundheit: Johns Hopkins University
    • Praktische Zeitreihenanalyse: The State University of New York
    • Unternehmensanalytik: University of Illinois Urbana-Champaign

    Fähigkeiten, die Sie bei Data Analysis erlernen können

    Analytik (85)
    Big Data (64)
    Python-Programmierung (47)
    Unternehmensanalytik (40)
    R-Programmierung (37)
    Statistische Analyse (36)
    SQL (33)
    Datenmodell (29)
    Data-Mining (27)
    Explorative Datenanalyse (26)
    Datenmodellierung (21)
    Datenmanipulation (20)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema R-Programmierung

    R-Programmierung ist die Verwendung der Computersprache R für statistische Analysen und grafische Darstellungen. R wird häufig in Unternehmen und Forschungseinrichtungen eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu visualisieren und dann Berichte zu erstellen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können. Die R-Programmierung gewinnt angesichts der Ausweitung von Big Data für die Analyse immer mehr an Bedeutung. ‎

    Es ist wichtig, die R-Programmierung zu erlernen, wenn Sie in der Lage sein wollen, Computerprogramme zu erstellen, die Daten verarbeiten und sie in verwertbare Informationen umwandeln. Unternehmen verfügen oft über große Datenmengen, sind aber nicht in der Lage zu verstehen, was diese bedeuten. Mit Programmen, die mit R geschrieben wurden, können Sie Bayes'sche Statistiken und grafische Analysen u. a. für die Geschäftsanalytik, die öffentliche Gesundheitsversorgung und die medizinische Forschung erstellen. Das Erlernen von R ist ein Bestandteil des Erlernens der Datenverarbeitung, so dass ein weiterer Grund für das Erlernen der R-Programmierung darin besteht, einige der Grundlagen zu erlernen, bevor man sich tiefer in das Informatikstudium hineinwagt. ‎

    Typische Berufe, in denen die R-Programmierung zum Einsatz kommt, sind die Geschäftsanalytik, Finanzdienstleistungen und die medizinische Forschung. Es ist auch eine Fähigkeit, die in vielen Rollen der Datenverarbeitung verwendet wird. Die R-Programmierung holt Informationen aus großen Datenmengen heraus. Daher werden in allen Bereichen, in denen statistische Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen erforderlich sind, kompetente R-Programmierer benötigt, um die erforderlichen Analysen und Berichte zu erstellen. Eine gewisse Erfahrung mit der R-Programmierung ist nützlich für Personen, die Programmierteams leiten oder Berichte anfordern, die mit in R geschriebenen Programmen erstellt wurden. Da die Big Data-Analyse in immer mehr Bereichen an Bedeutung gewinnt, wird die R-Programmierung am Arbeitsplatz immer wertvoller. ‎

    Online-Kurse können Ihnen helfen, die R-Programmierung zu erlernen, indem sie die Grundlagen der Sprache vermitteln, die Zusammenhänge zwischen der Sprache und Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen aufzeigen und Projekte anbieten, mit denen Sie zeigen können, was Sie gelernt haben. Die Kurse werden auf allen Niveaus angeboten, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Viele von ihnen bereiten Sie auf eine weitere Tätigkeit in der Datenverarbeitung vor oder ermöglichen Ihnen, eine Spezialisierung oder ein Zertifikat zu erwerben. ‎

    Online-Kurse zur R-Programmierung bieten eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue R-Programmierkenntnisse zu erlernen. Wählen Sie aus einem breiten Angebot an R-Programmierkursen, die von Top-Universitäten und führenden Unternehmen der Branche angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind. ‎

    Wenn Sie die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter in der R-Programmierung verbessern möchten, ist es wichtig, einen Kurs zu wählen, der ihren aktuellen Fähigkeiten und Lernzielen entspricht. Unser Skills Dashboard ist ein unschätzbares Instrument zur Ermittlung von Qualifikationslücken und zur Auswahl des am besten geeigneten Kurses für eine effektive Fortbildung. Um ein umfassendes Verständnis dafür zu erlangen, wie unser Kurs Ihren Mitarbeitern zugute kommen kann, sollten Sie sich die von uns angebotenen Unternehmenslösungen ansehen. Entdecken Sie hier mehr über unsere maßgeschneiderten Programme bei Coursera für Unternehmen. ‎

    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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