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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python-Projekt für Datenwissenschaft

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4632 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Design, User Story, Real-Time Operating Systems, Model Based Systems Engineering, New Product Development, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Failure Analysis, Delegation Skills, Unsupervised Learning, Sampling (Statistics), Diversity Equity and Inclusion Initiatives, Supplier Management, Sustainability Reporting, Accountability, Data Ethics, Data Mining, Statistical Modeling, Goal Setting, Proposal Writing, Generative AI

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Probability & Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Statistics, Data Analysis, Statistical Analysis, Regression Analysis, Analytics, Statistical Methods, Probability, Data Science, Statistical Modeling, Data-Driven Decision-Making, Statistical Inference, Probability Distribution, Predictive Analytics, Applied Machine Learning, Correlation Analysis

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2739 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      U

      University of Colorado Boulder

      Introduction to Bayesian Statistics for Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Statistics, Statistical Inference, Statistical Modeling, Predictive Analytics, Statistical Methods, Data Ethics, Data Science, Probability, Regression Analysis, Analytical Skills, Probability Distribution

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Foundations of ML & Python for Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Manipulation, Python Programming, Probability & Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Statistical Analysis, NumPy, Applied Machine Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Descriptive Statistics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis, Probability

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      12.864 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), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Python Programming, Probability & Statistics, Data Structures, Predictive Modeling, Big Data, Data Visualization Software, Data Collection, Data Science, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Python-Programmierung, Datenbanken, Statistik, Datenanalyse, GitHub, Datenstrukturen, Relationale Datenbanken, Gespeicherte Prozedur, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Analyse, Dashboard, Statistische Hypothesentests, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Web Scraping, Jupyter, Pandas (Python-Paket), Wahrscheinlichkeitsverteilung, SQL

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      SQL für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, Relationale Datenbanken, Datenmanipulation, Datenbank-Design, SQL, Datenqualität, Daten bereinigen, Datenanalyse, Daten-Governance, Abfragesprachen

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      ein Crashkurs in Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Projektentwurf, Datenverarbeitung, Statistische Inferenz, Software-Ingenieur, Leistungsmetrik

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8277 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

      Google

      Google-Datenanalyse

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Python-Projekt für Datenwissenschaft: IBM
    • Master of Science in Data Science: University of Colorado Boulder
    • Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics: Packt
    • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Introduction to Bayesian Statistics for Data Science: University of Colorado Boulder
    • Foundations of ML & Python for Data Science: Packt
    • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University
    • Data Science Foundations: University of London
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • SQL für die Datenverarbeitung: University of California, Davis

    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
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