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    Datenwissenschaft-Kurse Online

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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Irvine

      Grundlagen der Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Unternehmensanalytik, Statistische Analyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenanalyse, Datenethik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Unüberwachtes Lernen, Analytics, Datenverarbeitung, Anomalie-Erkennung, Prädiktive Modellierung, Cloud Computing, Big Data, Statistische Modellierung, Soziale Netzwerke, Data-Mining, Prädiktive Analytik, Text Mining

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      240 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • S

      Stanford University

      Einführung in die Statistik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Statistik, Deskriptive Statistik, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit, Erhebung von Daten, Statistische Methoden, Explorative Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Quantitative Forschung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      4059 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 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

      Fortgeschrittene Statistik für Data Science

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

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

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

      IBM

      IBM Data Analyst

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft für Führungskräfte

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Datenanalyse, Teambildung, Technische Kommunikation, Interviewing-Fähigkeiten, Daten Strategie, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Projektdurchführung, Datenverarbeitung, Projektentwurf, Datenqualität, Managementschulung und -entwicklung, Team Management, Team-Motivation, Daten Präsentation, Explorative Datenanalyse, Analytische Fähigkeiten, Mitarbeiter Onboarding, Organisatorische Führung, Projektmanagement

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Statistische Analyse, Daten-Seen, Datenanalyse, Apache Hadoop, Apache Spark, Datenwrangling, Big Data, Apache Hive, Datenmarkt, Erhebung von Daten, Data-Warehousing, Auszug, Analytics, Daten bereinigen

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Bayessche Statistik, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Visualisierung, A/B-Tests, Datenverarbeitung, Statistisches maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit, Explorative Datenanalyse, Stichproben (Statistik)

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Methoden für die Datenverarbeitung

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

      IBM

      IBM Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MySQL, Apache Spark, Apache Airflow, Apache Hadoop, Linux-Befehle, Apache Kafka, Datenbank-Design, IBM Cognos-Analytik, Professionelles Netzwerken, Generative KI, Data-Warehousing, Datenspeicher, Daten-Pipelines, Datenbank Management, SQL, NoSQL, Web Scraping, Jupyter, Auszug, Bash (Skriptsprache)

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
    • Grundlagen der Datenwissenschaft: University of California, Irvine
    • Einführung in die Statistik: Stanford University
    • Data Science Challenge: Coursera Project Network
    • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
    • IBM Data Analyst: IBM
    • Datenwissenschaft für Führungskräfte: Johns Hopkins University
    • Einführung in die Datenanalyse: IBM
    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
    • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI

    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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