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Kurse in Datenwissenschaft

Datenwissenschaft-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Daten analysiert, Modelle entwickelt und Ergebnisse bewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Statistik, maschinellem Lernen, Datenaufbereitung und Visualisierung aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Tools und projektbasierte Anwendungen vor.

Beliebte Kurse & Zertifikate in der Datenwissenschaft


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Regressionsanalyse, Statistische Hypothesenprüfung, Glänzend (R-Paket), R Programmierung, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Merkblatt (Software), Prädiktive Modellierung, Modell Ausbildung, Rmarkdown, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Bewertung des Modells, Interaktive Datenvisualisierung, Statistische Modellierung, Plotly, GitHub, Modellevaluation

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    7204 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene Statistik für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Analyse, Statistik, Statistische Inferenz, Regressionsanalyse, Statistische Hypothesenprüfung, Mathematische Modellierung, Datenwissenschaft, Stichproben (Statistik), Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsverteilung, R Programmierung, Datenmodellierung, Statistische Analyse, Biostatistik, Wahrscheinlichkeit, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Bayessche Statistik, Statistische Modellierung

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

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Deskriptive Statistik, Künstliche neuronale Netze, Statistik, Kalkulation, Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Numerische Analyse, Datenwissenschaft, Statistische Methoden, Geometrie, Mathematische Software, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenmanipulation, NumPy, Angewandte Mathematik, Lineare Algebra, Methoden des maschinellen Lernens, Jupyter, Unüberwachtes Lernen

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Corporate Finance Institute

    Practical Data Science for Data Analysts

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Classification Algorithms, Data Preprocessing, Feature Engineering, Data Visualization, Model Evaluation, Data Import/Export, Matplotlib, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Data Science, Plot (Graphics), Regression Analysis, Financial Data, Data Analysis, Business Analytics, Data Cleansing, Machine Learning Algorithms, Correlation Analysis, Advanced Analytics, Predictive Analytics

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

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Plot (Graphics), Statistics, Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    3,8
    Bewertung, 3,8 von 5 Sternen
    ·
    12 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Data Science Beyond the Basics (ML+DS)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Model Optimization, Deep Learning, A/B Testing, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization

    4,1
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    38 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Data-Science-Wettbewerb

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Jupyter, Modellevaluation

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

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado System

    Klinische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Klinische Forschung, Daten-Mapping, Datenbank-Design, Google Cloud-Plattform, Verarbeitung natürlicher Sprache, Medizinischer Datenschutz, Qualität der Daten, R Programmierung, Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), Informatik, Text Mining, Datenmanipulation, Datenmodellierung, Tidyverse (R-Paket), R (Software), Prädiktive Modellierung, grep, Auszug, Datenqualität, Verwaltung klinischer Daten, Klinische Informatik

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Methoden für die Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Analyse, Modell-Einsatz, Datenwissenschaft, Unternehmensanalyse, Datenerhebung, Wirtschaftliche Forschung, Analytische Fähigkeiten, Datenmanipulation, Datenerfassung, Datenvorverarbeitung, Datenmodellierung, Bereinigung von Daten, Data Mining, Modell Ausbildung, Datenverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Datenwrangling, Bewertung des Modells, Jupyter, Business Analyse, Modellevaluation

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Davis

    Lernen Sie SQL-Grundlagen für Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Governance, Datenkompetenz, Deskriptive Statistik, Daten-Seen, Databricks, Datenanalyse, Daten-Pipelines, Komplexe Problemlösung, Qualität der Daten, Datenverwaltung, Präsentationen, Apache Spark, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Deskriptive Analytik, SQL, Peer Review, Verteiltes Rechnen, Datenqualität, Datenarchitektur, Präsentation der Daten, Daten-Storytelling

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Ggplot2, Statistische Visualisierung, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, R Programmierung, Datenmanipulation, Datenvisualisierung, Statistische Analyse, Bereinigung von Daten, Explorative Datenanalyse, Statistische Programmierung, R (Software), Gemeinsame Nutzung von Daten, Datenverarbeitung, Plot (Grafiken), Rmarkdown, Versionskontrolle, Knitr, Datenwrangling, GitHub

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Die Macht der Statistik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Statistische Inferenz, Statistik, Analytik, Datenwissenschaft, Statistische Hypothesenprüfung, Stichproben (Statistik), A/B-Tests, Python-Programmierung, Statistische Methoden, Erweiterte Analytik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Analyse, Statistische Programmierung, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
  • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Practical Data Science for Data Analysts: Corporate Finance Institute
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • Data Science Beyond the Basics (ML+DS): Coursera
  • Data-Science-Wettbewerb: Coursera
  • Klinische Datenwissenschaft: University of Colorado System
  • Methoden für die Datenverarbeitung: IBM
  • Lernen Sie SQL-Grundlagen für Data Science: University of California, Davis

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