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    • Data Science

    Datenwissenschaft-Kurse Online

    Finden Sie Data Science-Kurse, die Themen wie Datenanalyse, Machine Learning und Programmierung abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Datenwissenschaft, IT und Forschung vor.

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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

      IBM

      IBM Datenverarbeitung

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Was ist Data Science?

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      75.778 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
      I

      IBM

      Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2755 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Grundlagen der Datenwissenschaft

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3216 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python-Projekt für Datenwissenschaft

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4649 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

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

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

      Google

      Google-Datenanalyse

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

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

    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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