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

      IBM

      IBM Datenverarbeitung

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Was ist Data Science?

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      75.853 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, Large Language Modeling, Dimensionality Reduction, Data Mining, Network Analysis, Text Mining, ChatGPT, Network Model, Natural Language Processing, Big Data, Unstructured Data, Graph Theory, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Applied Machine Learning, Anomaly Detection, Statistical Machine Learning, Data Science, Analysis, Algorithms

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Grundlagen der Datenwissenschaft

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3224 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

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

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Statistische Hypothesentests, Lineare Algebra, Python-Programmierung, Bayessche Statistik, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, NumPy, Maschinelles Lernen, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeit, Angewandte Mathematik, Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik), Methoden des Maschinellen Lernens, Numerische Analyse, Datenmanipulation, Dimensionalitätsreduktion, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Jupyter

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2763 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python-Projekt für Datenwissenschaft

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4655 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

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

    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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