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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Fortgeschrittene Computer Vision mit TensorFlow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk Architektur, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Visualisierung (Computergrafik), Feature Technik, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Computervision, Datenverarbeitung

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      MathWorks

      Computer Vision für Technik und Wissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Matlab, Maschinelles Lernen, Datenüberprüfung, Visualisierung (Computergrafik), Medizinische Bildgebung, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Geometrische Bemaßung und Tolerierung, Geografische Informationen und Technologie, Feature Technik, Bewegte Grafiken, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Daten-Mapping, Computervision, Leistungstests

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

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • I

      Illinois Tech

      Introduction to Contemporary Operating Systems and Hardware 1a

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Hardware, Hardware Architecture, Networking Hardware, Data Storage Technologies, System Configuration, Microarchitecture, Computer Architecture, Peripheral Devices

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Amsterdam

      Klassische soziologische Theorie

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kultur, Sozialkunde, Soziologie, Qualitative Forschung, Politische Wissenschaften, Wirtschaft, Sozioökonomie, Methoden der Forschung, Sozialwissenschaften

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      2992 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Interaktionsdesign

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Mensch-Computer-Interaktion, User Experience Design, Nutzerorientierte Gestaltung, Benutzerfreundlichkeit, Ideenfindung, Interaktionsdesign, Mockups, Experimentieren, User-Interface-(UI)-Design, Menschliche Faktoren, Grafisches und visuelles Design, Kollaborative Software, Menschenzentriertes Design, Usability-Tests, A/B-Tests, Telearbeit, Prototyping, Benutzerforschung, Design Forschung

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4000 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Virginia Darden School Foundation

      IBM & Darden Digitale Strategie

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Künstliche Intelligenz, Digitale Transformation, Generative KI, Cloud-Infrastruktur, Business Transformation, Produktlebenszyklus-Management, Business-Technologien, Modellierung großer Sprachen, Cloud Computing Architektur, Cloud-Technologien, Cloud-Sicherheit, Wettbewerbsanalyse, Geschäftsstrategie, Cloud-Plattformen, Big Data, Cloud-Hosting, Datenanalyse, Cloud-Dienste, Strategisches Denken

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University at Buffalo

      Grundlagen der Computer Vision

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Infinitesimalrechnung, Matlab, Visualisierung (Computergrafik), Wahrscheinlichkeit & Statistik, Computergrafik, Bildanalyse, Digitales Design, Computervision, Datenverarbeitung, Lineare Algebra

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      1814 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      Illinois Tech

      Introduction to Contemporary Operating Systems and Hardware 1b

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Networking Hardware, General Networking, Wireless Networks, Network Architecture, Computer Networking, Network Protocols, Local Area Networks, TCP/IP, Network Routers, Network Switches, Wide Area Networks, System Configuration, Servers

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Lernen Sie SQL-Grundlagen für die Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, JSON, Verteiltes Rechnen, Statistische Analyse, Daten-Storytelling, SQL, Präsentationen, Datenbank-Design, Daten-Seen, A/B-Tests, Peer Review, Explorative Datenanalyse, Datenbausteine, Datenqualität, Datenanalyse, Abfragesprachen, Komplexe Problemlösung, Daten-Governance, Daten-Pipelines, Apache Spark

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Faltungsneuronale Netzwerke

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz, Tensorflow, Datenverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Computervision

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      42.485 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…91011…708

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer science Kurse

    • Fortgeschrittene Computer Vision mit TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Computer Vision für Technik und Wissenschaft: MathWorks
    • Introduction to Contemporary Operating Systems and Hardware 1a: Illinois Tech
    • Klassische soziologische Theorie: University of Amsterdam
    • Interaktionsdesign: University of California San Diego
    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
    • IBM & Darden Digitale Strategie: University of Virginia Darden School Foundation
    • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
    • Grundlagen der Computer Vision: University at Buffalo
    • Introduction to Contemporary Operating Systems and Hardware 1b: Illinois Tech

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Computer Science

    Bevor Sie mit dem Studium der Informatik beginnen, sollten Sie ein grundlegendes Verständnis dafür entwickeln, wie Computer funktionieren, wie Software erstellt wird und wie Netzwerke Daten und Informationen liefern können. Berufserfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, Projektmanagement und Software-Engineering wäre von Vorteil, ebenso wie das Erlernen von Programmiersprachen wie Java, SQL, Python und JavaScript. Diese sind jedoch nicht notwendig, um mit dem Studium der Informatik zu beginnen. Die Möglichkeit, neue Bereiche rund um den Computer kennenzulernen, kann Ihnen helfen, die für das Erlernen der Informatik erforderlichen Kenntnisse zu erwerben. ‎

    Am besten geeignet für eine Tätigkeit im Bereich der Informatik sind häufig Absolventen der Informatik, die ihre berufliche Laufbahn mit Softwareentwicklung, Netzwerkinfrastruktur oder LAN/WAN-Arbeiten begonnen haben. Der Bereich der Informatik umfasst eine breite Palette von Berufen für analytische Menschen, die gerne programmieren, prozessorientiert denken und Projekte mit Hilfe von Softwaretools verwalten. Erfolgreich in diesem Bereich sind oft diejenigen, die mit den modernen Arbeitsmethoden Schritt halten. ‎

    Einige der neuesten verwandten Themen, die für diejenigen, die Informatik lernen, von Interesse sind, können Algorithmen, Betriebssysteme, rechnerische Komplexität, Computerdesign, Informationstheorie, Programmiersprachen, Systeme und Architektur, Softwareentwicklung und -tests sowie Webanwendungen und Datenbanken umfassen. Wenn Sie mehr über eines dieser Themen lernen, können Sie ein neues Verständnis für die Grundsätze der Informatik entwickeln. ‎

    So gut wie jedes Unternehmen stellt heute Menschen mit Informatikkenntnissen ein. Die Technologie hat sich in so vielen Branchen etabliert, dass man mit Informatikkenntnissen in relativ kurzer Zeit eine neue Technologiekarriere einschlagen kann. Unternehmen suchen hochqualifizierte Software-Ingenieure, Datenbankadministratoren und Netzwerkarchitekten, um den Informatikbedarf zu decken. Wenn Sie Ihre Karriere in diese Richtung lenken, können Sie Ihre Chancen erhöhen, diesen Unternehmen bei ihrer digitalen Transformation zu helfen. ‎

    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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