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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistisches Programmieren, Datenanalyse, Plot (Grafiken), Datenwrangling, Knitr, Versionskontrolle, Git (Versionskontrolle-System), Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Ggplot2, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Datenmanipulation, Daten bereinigen, Statistische Berichterstattung, Daten-Integration, Big Data, R-Programmierung, Gemeinsame Nutzung von Daten, Rmarkdown

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Data Presentation, Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Professional Networking, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Statistical Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis, Interviewing Skills

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6341 Bewertungen

      Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), NumPy, Python-Programmierung, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Daten importieren/exportieren, Jupyter, Grundsätze der Programmierung, Daten bereinigen, Datenstrukturen, Datenmanipulation, Pivot-Tabellen und Diagramme

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Angewandte Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Datenwrangling, Pandas (Python-Paket), Daten Präsentation, Datenstrukturen, Python-Programmierung, Plotly, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Daten importieren/exportieren, Datenvisualisierung, Seaborn, Dashboard, Explorative Datenanalyse, Web Scraping, Jupyter

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenanalyse mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Matplotlib, Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, NumPy, Datenwrangling, Pandas (Python-Paket), Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Statistische Modellierung, Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Überwachtes Lernen, Daten bereinigen, Explorative Datenanalyse, Daten-Pipelines, Feature Technik

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Methoden für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Benutzer-Feedback, Daten-Storytelling, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Peer Review, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Data-Mining, Datenmodellierung, Daten bereinigen, Datenqualität, Unternehmensanalyse, Analytische Fähigkeiten, Jupyter

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Fortgeschrittene Statistik für Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Datenanalyse, Angewandte Mathematik, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Bayessche Statistik, Statistische Analyse, Lineare Algebra, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Mathematische Modellierung, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Stichproben (Statistik), R-Programmierung, Biostatistik

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

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

      Microsoft

      Microsoft Power BI Fachkraft für Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Microsoft Excel, Datenvisualisierungssoftware, Datenüberprüfung, Daten Präsentation, Excel-Formeln, Datenmodellierung, Power BI, Ausdrücke zur Datenanalyse (DAX), Auszug, Microsoft Kopilot, Microsoft Power Plattform, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Star Schema, Tabellenverarbeitungssoftware, Dashboard

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      7344 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      A

      Mehrere Erzieher

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, Infrastructure as Code (IaC), Terraform

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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

      IBM

      IBM Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Datenwrangling, IBM Cognos-Analytik, Generative KI, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Pandas (Python-Paket), Matplotlib, Plotly, Excel-Formeln, Big Data, Statistische Analyse, Datenvisualisierung, SQL, Professionelles Netzwerken, Explorative Datenanalyse, Dashboard, Jupyter

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Challenge

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

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Molekularbiologie, Datenmanagement, Statistische Hypothesentests, Befehlszeilen-Schnittstelle, Unix-Befehle, Datenanalyse, Statistische Methoden, Unix, Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Linux-Befehle, Bioinformatik, Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Computergestütztes Denken, Datenstrukturen, R-Programmierung, Datenanalyse-Software, Jupyter, Biostatistik

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6632 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
    • Google Advanced Data Analytics: Google
    • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
    • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
    • Datenanalyse mit Python: IBM
    • Methoden für die Datenverarbeitung: IBM
    • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
    • Microsoft Power BI Fachkraft für Datenanalyse: Microsoft
    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
    • IBM Data Analyst: 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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