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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, Apache Spark, Datenmanagement, Datenmodellierung, Daten Präsentation, Statistische Analyse, Datenbank-Design, Graphentheorie, Apache Hadoop, Big Data, Skalierbarkeit, Datenbank-Management-Systeme, Daten-Integration, Angewandtes maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, Data-Mining, Netzwerkanalyse, NoSQL, Daten-Pipelines

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Stanford University

      Teilen und Erobern, Sortieren und Suchen und Zufallsalgorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Algorithmen, Theoretische Informatik, Analyse, Graphentheorie, Wahrscheinlichkeit, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5298 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      California Institute of the Arts

      UI / UX-Designer

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wireframing, Gestaltungselemente und -prinzipien, Prototyping, Typografie, User-Interface-(UI)-Design, Interaktionsdesign, Nutzerorientierte Gestaltung, Informationsarchitektur, Aufrufabfolge von Webseiten, Reaktionsfähiges Webdesign, HTML und CSS, Mensch-Computer-Interaktion, User Experience Design, Mockups, Persona (Benutzererfahrung), UI/UX Strategie, Benutzerforschung, Web-Sprache, Grafisches und visuelles Design, Webdesign

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      7915 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pennsylvania

      Einführung in die Programmierung mit Python und Java

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Objektorientierter Entwurf, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Java, Datenstrukturen, Pandas (Python-Paket), Matplotlib, Fehlersuche, Programm-Entwicklung, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Datenanalyse, Objektorientierte Programmierung (OOP), Software-Tests, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenvisualisierungssoftware, Einheitstest, Eclipse (Software), Daten bereinigen, Computer Programmierung

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1794 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Vorbereiten von Daten für die Analyse mit Microsoft Excel

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Microsoft Excel, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenmanipulation, Datenanalyse, Power BI, Excel-Formeln, Produktivitätssoftware, Daten bereinigen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4478 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      R

      Rice University

      Unternehmensstatistik und -analyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Statistik, Regressionsanalyse, Unternehmensanalytik, Statistische Methoden, Tabellenverarbeitungssoftware, Daten Präsentation, Grafische Darstellung, Statistische Analyse, Microsoft Excel, Datenanalyse, Statistische Modellierung, Pivot-Tabellen und Diagramme, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Statistische Inferenz, Excel-Formeln, Unternehmensanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Hypothesentests

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      Universidade de São Paulo

      Introdução à Ciência da Computação com Python Parte 1

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Debugging, Computational Thinking, Programming Principles, Data Structures, Computer Programming, Program Development, Integrated Development Environments, Computer Science, Python Programming, Algorithms

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      7385 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Geographic Information Systems (GIS)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: ArcGIS, GIS Software, Spatial Data Analysis, Spatial Analysis, Data Storytelling, Geographic Information Systems, Data Presentation, Data Sharing, Geospatial Mapping, Public Health, Land Management, Heat Maps, Metadata Management, Data Quality, Community Health, Data Mapping, Data Visualization Software, File Management, Network Analysis, Data Modeling

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      6291 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Irvine

      Grundlagen der Datenwissenschaft

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Data Manipulation, Tensorflow, Verification And Validation, Generative AI, Artificial Neural Networks, Data Processing, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Vision, Artificial Intelligence, Scientific Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Predictive Modeling, Natural Language Processing

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3790 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Generative KI, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Datenzugang, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Analyse, Reinforcement Learning, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Anomalie-Erkennung, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Deep Learning, Statistische Inferenz, Feature Technik

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3120 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Datenvisualisierung mit Tableau

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Wärmekarten, Streudiagramme, Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), Storytelling, Geospatial Mapping, Grafische Darstellung, Daten Präsentation, Statistische Visualisierung, Explorative Datenanalyse, Leistungsmetrik, Baum-Karten, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Datenvisualisierung, Histogramm, Daten-Mapping, Tableau Software, Entwicklung von Vorschlägen

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8198 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…303132…708

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer science Kurse

    • Big Data: University of California San Diego
    • Teilen und Erobern, Sortieren und Suchen und Zufallsalgorithmen: Stanford University
    • UI / UX-Designer: California Institute of the Arts
    • Einführung in die Programmierung mit Python und Java: University of Pennsylvania
    • Vorbereiten von Daten für die Analyse mit Microsoft Excel: Microsoft
    • Unternehmensstatistik und -analyse: Rice University
    • Introdução à Ciência da Computação com Python Parte 1: Universidade de São Paulo
    • Geographic Information Systems (GIS): University of California, Davis
    • Grundlagen der Datenwissenschaft: University of California, Irvine
    • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM

    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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