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

      IBM

      IBM Datenverarbeitung

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      143.030 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, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Datenstrukturen, NumPy, Objektorientierte Programmierung (OOP), Skripting, Pandas (Python-Paket), Automatisierung, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Erhebung von Daten, Datenmanipulation, Grundsätze der Programmierung, Web Scraping, Daten importieren/exportieren, Jupyter

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft Data Visualization

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Analysis Expressions (DAX), Data Presentation, Power BI, Data Ethics, Dashboard, Data Visualization Software, Data Modeling, Data Governance, Extract, Transform, Load, Interactive Data Visualization, Business Intelligence, Data Analysis, Statistical Analysis, Data Architecture, Correlation Analysis, Data Cleansing, Data Transformation, Database Design, Statistical Visualization

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      D

      DeepLearning.AI

      DeepLearning.AI Data Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Web Scraping, Google Sheets, Data Visualization, Data Presentation, Spreadsheet Software, Large Language Modeling, Dashboard, Tableau Software, Pandas (Python Package), Time Series Analysis and Forecasting, Probability & Statistics, Extract, Transform, Load, Statistical Analysis, Statistics, Statistical Modeling, Matplotlib, Data Visualization Software, Data Validation, Data Processing

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Was ist Data Science?

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Grundlagen der Datenwissenschaft

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3163 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

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

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python-Projekt für Datenwissenschaft

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4619 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · 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, Angewandte Mathematik, Numerische Analyse, Lineare Algebra, Infinitesimalrechnung, Statistische Inferenz, NumPy, Python-Programmierung, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit, Stichproben (Statistik), Mathematische Modellierung, Datenmanipulation, Maschinelles Lernen, Jupyter, Methoden des Maschinellen Lernens, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Wahrscheinlichkeitsverteilung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2727 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • IBM Datenverarbeitung: IBM
    • Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung: IBM
    • Microsoft Data Visualization: Microsoft
    • DeepLearning.AI Data Analytics: DeepLearning.AI
    • Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Was ist Data Science?: IBM
    • Grundlagen der Datenwissenschaft: Google
    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
    • Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
    • Python-Projekt für Datenwissenschaft: 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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