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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      University of California, Davis

      SQL für Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Governance, SQL, Data Quality, Data Manipulation, Database Design, Data Transformation, Query Languages, Data Modeling, Databases, Relational Databases, Data Analysis, Descriptive Statistics

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Einführung in das Dateningenieurswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Daten-Seen, Apache Hadoop, SQL, Datenspeicher, Relationale Datenbanken, Daten-Governance, Big Data, Daten-Pipelines, Datenarchitektur, Datensicherheit, Datenbanken, Apache Spark, Auszug, NoSQL

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3147 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of California, Irvine

      Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Big Data, Business Intelligence, Data-Mining, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Prädiktive Analytik, Unternehmensanalytik, Datenkompetenz, Analytics, Deskriptive Analytik, Kleine Daten

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      CertNexus

      Schließen Sie ein Data Science Projekt ab

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Daten Präsentation, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Engagement von Stakeholdern, Maschinelles Lernen, Abschluss des Projekts, Lieferung der Lösung, Automatisierung, Web-Anwendungen, Kommunikation mit Stakeholdern

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      CertNexus

      CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Daten bereinigen, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Projekt-Scoping, Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Daten Präsentation, Angewandtes maschinelles Lernen, Engagement von Stakeholdern, Unternehmensanalytik, Statistische Analyse, Jupyter, Stakeholder-Management, Analytische Fähigkeiten, Auszug, Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Geschäftliche Prioritäten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Statistik für Genomische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Datenumwandlung, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Daten-Pipelines, Statistische Hypothesentests, Bioinformatik, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Biostatistik, R-Programmierung, Statistische Methoden, Statistische Modellierung

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado System

      Einführung in die klinische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Klinische Forschung, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, SQL, Datenzugang, Informationen zum Datenschutz, Tidyverse (R-Paket), Google Cloud-Platform, Elektronische Krankenakte, Gesundheitsinformatik, R-Programmierung, Verwaltung klinischer Daten, Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Codio

      Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Rmarkdown, Plot (Graphics), Box Plots, Descriptive Statistics, Scatter Plots, Histogram, Jupyter, Matplotlib, Data Presentation, Ggplot2, Statistical Visualization, Statistical Hypothesis Testing, Correlation Analysis, Data Visualization Software, Dashboard, Tidyverse (R Package), Data Analysis, Interactive Data Visualization, Data Import/Export, Data Visualization

      3,9
      Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
      ·
      22 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Datenvisualisierung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Datenvisualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Geografische Informationen und Technologie, Daten Präsentation, Plotly, Streudiagramme, Dashboard, Histogramm, Matplotlib, Wärmekarten, Box Plots, Seaborn

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Colorado System

      Fortgeschrittene klinische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, Klinische Forschung, Datenanalyse, SQL, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Datenqualität, Datenverarbeitung, Biostatistik, Statistische Berichterstattung, Gesundheitsinformatik, Analytics, R-Programmierung, Verwaltung klinischer Daten

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of California, Davis

      Datenvisualisierung mit Tableau

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8182 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Datenwissenschaft mit R - Capstone-Projekt

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Regressionsanalyse, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, SQL, Erhebung von Daten, Datenanalyse, Tidyverse (R-Paket), Daten Präsentation, Datenverarbeitung, Dashboard, Shiny (R-Paket), Statistische Modellierung, Web Scraping, Datenwrangling, R-Programmierung, Ggplot2

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1…111213…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • SQL für Data Science: University of California, Davis
    • Einführung in das Dateningenieurswesen: IBM
    • Einführung in analytisches Denken, Data Science und Data Mining: University of California, Irvine
    • Schließen Sie ein Data Science Projekt ab: CertNexus
    • CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker: CertNexus
    • Statistik für Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
    • Einführung in die klinische Datenwissenschaft: University of Colorado System
    • Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown: Codio
    • Datenvisualisierung mit Python: IBM
    • Fortgeschrittene klinische Datenwissenschaft: University of Colorado System

    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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