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    • I

      IBM

      Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Computer Programmierung, Erweiterte Realität, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Bereitstellung von Anwendungen, Visualisierung (Computergrafik), Cloud-Anwendungen, Maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Datenverarbeitung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, IBM Cloud, Computervision, Bildanalyse

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      1374 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

      Google

      Google-UX-Design

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Benutzererlebnis, User Experience Design, Benutzerfreundlichkeit, Wireframing, Anwenderbericht, Interviewing-Fähigkeiten, Ideenfindung, Storyboarding, Design Bewertungen, Informationsarchitektur, Reaktionsfähiges Webdesign, UI/UX Forschung, Professionelles Netzwerken, Präsentationen, Design Thinking, Figma (Design-Software), Usability-Tests, Design Forschung, Webdesign, Benutzerforschung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Einführung in die C-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Betriebssysteme, Computer Programmierung, System Programmierung, Datenstrukturen, C (Programmiersprache), Instandhaltbarkeit, Simulationen, Programm-Entwicklung, Befehlszeilen-Schnittstelle, Softwareentwicklung, Fehlersuche, Algorithmen, Entwicklungsumgebung, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Software-Ingenieur, Benutzeroberfläche (UI), Daten importieren/exportieren, Software-Tests, Pseudocode

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      7296 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 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

      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
      J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Statistische Methoden, Statistische Analyse, Datenstrukturen, Statistische Modellierung, Datenanalyse, Linux-Befehle, Unix-Befehle, Unix, Befehlszeilen-Schnittstelle, Molekularbiologie, Bioinformatik, Datenmanagement, Datenverarbeitung, Datenanalyse-Software, Biostatistik, Computergestütztes Denken, Jupyter, R-Programmierung, Explorative Datenanalyse

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6627 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Automatisierung, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Analyse, Statistische Hypothesentests, Datenanalyse, GitHub, Pandas (Python-Paket), Datenbanken, Gespeicherte Prozedur, Python-Programmierung, Dashboard, Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenverarbeitung, Web Scraping, Jupyter, SQL, Relationale Datenbanken, Datenvisualisierung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Einführung in Computer

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Betriebssysteme, Business-Software, Microsoft Windows, Informationstechnologie, Technologien zur Datenspeicherung, Technische Unterstützung, System-Konfiguration, Computer Hardware, Sicherheit für Unternehmen, Cybersicherheit, Computer-Systeme, Generative KI, Prävention von Datenverlust, OS Prozessverwaltung, Hardware-Architektur, Server

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I
      U
      I

      Mehrere Erzieher

      Data Science Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Big Data, Automation, Data Visualization Software, Data Collection, Data Science, GitHub, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Data Presentation, Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Professional Networking, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Statistical Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis, Interviewing Skills

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6205 Bewertungen

      Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Grundlagen des technischen Supports

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Betriebssysteme, Software-Installation, Technische Unterstützung, Informationstechnologie, Hardware-Fehlerbehebung, Microsoft Windows, Linux, Technische Kommunikation, Computer Architektur, Computer Hardware, Endbenutzerschulung und -unterstützung, Desktop-Unterstützung, Software-Dokumentation, Computer-Vernetzung, Technische Dokumentation, Helpdesk-Support

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      Columbia University

      Erste Grundlagen der Computer Vision

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Virtuelle Realität, Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Dimensionalitätsreduktion, Elektronische Komponenten, Visualisierung (Computergrafik), Algorithmen, Schätzung, Graphentheorie, Farbtheorie, Mathematische Modellierung, Automatisierungstechnik, Medizinische Bildgebung, Deep Learning, 3D-Modellierung, Computergrafik, Fotografie, Computervision, Bildanalyse

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…456…706

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer science Kurse

    • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
    • Google-UX-Design: Google
    • Einführung in die C-Programmierung: Duke University
    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
    • Was ist Data Science?: IBM
    • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • Einführung in Computer: Microsoft
    • Data Science Foundations: IBM
    • Google Advanced Data Analytics: Google

    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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