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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      M

      Meta

      Meta Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Business Metrics, Key Performance Indicators (KPIs), Data Management, Data Collection, Data Governance, Bayesian Statistics, Data Analysis, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Information Privacy, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistical Inference, Spreadsheet Software, Correlation Analysis, Google Sheets, Exploratory Data Analysis, Data Modeling

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1376 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      C

      Coursera Project Network

      Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Data Mining

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3939 Bewertungen

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Beschleunigte Grundlagen der Informatik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenspeicherung, C++ (Programmiersprache), Algorithmen, Fehlersuche, Objektorientierte Programmierung (OOP), Objektorientierter Entwurf, Programm-Entwicklung, Software-Ingenieur, Computer Programmierung, Datenbank-Systeme, Graphentheorie, Entwicklungsumgebung, Theoretische Informatik, Netzwerk-Routing, Technische Software, Datenbank-Theorie, Datenstrukturen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3476 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Generative KI für Datenanalysten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenethik, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Daten-Storytelling, SQL, Datenvisualisierungssoftware, Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Bildanalyse, Abfragesprachen, Erstellung von Inhalten, Programm-Entwicklung, Dashboard, Virtuelle Umgebung, OpenAI, Analytics, Schnelles Engineering, ChatGPT

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6274 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Data-Mining

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Text Mining, Tableau Software, Verarbeitung natürlicher Sprache, Unstrukturierte Daten, Data-Mining, Streudiagramme, Dashboard, Unüberwachtes Lernen, Big Data, Daten Präsentation, Statistische Analyse, Datenüberprüfung, Plot (Grafiken), Daten-Mapping, Datenvisualisierungssoftware, Anomalie-Erkennung, Analytics, Grafische Darstellung

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      2917 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • P

      PwC

      Datengestützte Entscheidungsfindung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenanalyse, Big Data, Business Intelligence, Statistische Analyse, Microsoft Excel, Unternehmensanalytik, Datenkompetenz, Analytics, Datenvisualisierungssoftware, R-Programmierung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      6135 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado Boulder

      Wahrscheinlichkeitstheorie: Grundlage für Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistik, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Datenverarbeitung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, MLOps (Machine Learning Operations), Dashboard, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data, Data Integration, Data Migration, Data Processing, Data Visualization Software

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Schlüsseltechnologien für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Infrastructure as a Service (IaaS), Datenanalyse, Cloud-Speicher, Künstliche Intelligenz, Data-Mining, Big Data, Datenverarbeitung, Cloud Computing, Aufkommende Technologien, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenkompetenz, Cloud-Dienste, Cloud-Plattformen, Cloud-Infrastruktur, Cloud-Sicherheit, Cloud Computing Architektur

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Geschäftsethik, Teambildung, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung, Bedarfsanalyse, Technische Leitung, Maschinelles Lernen, Marktchancen, Strategisches Denken, Deep Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      IBM KI-Grundlagen für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Informationsarchitektur, Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Data-Mining, Unternehmensarchitektur, Big Data, Datenverarbeitung, Digitale Transformation, Angewandtes maschinelles Lernen, Geschäftsstrategie, Cloud Computing, Datenkompetenz, Strategische Entscheidungsfindung, Daten Strategie, Deep Learning, Automatisierung von Geschäftsprozessen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • M

      MathWorks

      Datenwissenschaftliches Projekt: MATLAB für die reale Welt

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten bereinigen, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Daten-Storytelling, Prädiktive Modellierung, Feature Technik, Datenanalyse, Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Angewandtes maschinelles Lernen, Matlab, Maschinelles Lernen, Statistische Berichterstattung, Technische Kommunikation

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…121314…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Meta Data Analyst: Meta
    • Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel: Coursera Project Network
    • Beschleunigte Grundlagen der Informatik: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Generative KI für Datenanalysten: IBM
    • Data-Mining: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Datengestützte Entscheidungsfindung: PwC
    • Wahrscheinlichkeitstheorie: Grundlage für Data Science: University of Colorado Boulder
    • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
    • Schlüsseltechnologien für Unternehmen: IBM
    • AI für alle: DeepLearning.AI

    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.

    Andere wissenswerte Themen

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    Informationstechnologie
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