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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • 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

    • M

      MathWorks

      Datenwissenschaftliches Projekt: MATLAB für die reale Welt

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • L

      LearnQuest

      Einführung in Data Science und scikit-learn in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Datenstrukturen, Datenanalyse, Regressionsanalyse, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, NumPy, Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Computer Programmierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Statistische Methoden, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)

      3,7
      Bewertung, 3,7 von 5 Sternen
      ·
      49 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado System

      Data Science for Marketing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Classification And Regression Tree (CART), Probability & Statistics, AI Personalization, Statistical Software, Statistical Methods, Regression Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Ethics, Unsupervised Learning, Statistical Modeling, Data Visualization, Customer Analysis, Statistical Analysis, Predictive Analytics, Marketing Effectiveness, Anomaly Detection, Statistical Hypothesis Testing, Advanced Analytics, Bayesian Network

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Datenvisualisierungssoftware, Datenmanipulation, Datenwrangling, Datenumwandlung, Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Datenmodellierung, Daten bereinigen, Tidyverse (R-Paket), Plot (Grafiken), Statistische Hypothesentests, Daten importieren/exportieren, Statistische Modellierung, R-Programmierung, Web Scraping, Daten-Integration, Statistische Visualisierung, Ggplot2

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      I

      IBM

      IBM Business Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Requirements Elicitation, Risk Mitigation, Business Analysis, Business Process Modeling, Risk Analysis, Process Mapping, Process Optimization, Requirements Management, Risk Management, Business Requirements, Stakeholder Management, Work Breakdown Structure, Scope Management, Process Analysis, Stakeholder Engagement, Data Visualization Software, Excel Formulas, Microsoft Excel, Analysis

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • M

      Macquarie University

      Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Storytelling, Datenanalyse-Software, Datenumwandlung, Microsoft Power Plattform, Power BI, Daten bereinigen, Excel-Makros, Datenmodellierung, Microsoft Excel, Ausdrücke zur Datenanalyse (DAX), Tabellenverarbeitungssoftware, Dashboard, Pivot-Tabellen und Diagramme, Infografiken, Datenüberprüfung, Excel-Formeln

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5666 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Colorado System

      Data Warehousing für Business Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Datenvisualisierungssoftware, Leistungsmessung, Unternehmensanalytik, Relationale Datenbanken, Daten-Governance, Datenbank-Design, Geschäftsprozess-Management, Datenmodellierung, Star Schema, Entscheidungsunterstützende Systeme, Datenbanken, Oracle-Datenbanken, Dashboard, Datenbank-Management-Systeme, Business Intelligence, Auszug, MicroStrategy, Daten-Integration, SQL

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4049 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Die Datenwissenschaft der Gesundheitsinformatik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Daten-Integration, Datenqualität, Abfragesprachen, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Elektronische Krankenakte, Management von Gesundheitsinformationen, Big Data, Datenbanken, Data-Mining, Gesundheitspflege, Gesundheitsinformatik, Verwaltung klinischer Daten, Interoperabilität

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      K

      Knowledge Accelerators

      Von Excel zu Power BI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenvisualisierungssoftware, Interaktive Datenvisualisierung, Power BI, Daten Präsentation, Daten importieren/exportieren, Datenmodellierung, Dashboard, Microsoft Excel, Business Intelligence, Gemeinsame Nutzung von Daten

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1329 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of California San Diego

      Einführung in Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Skalierbarkeit, Datenverarbeitung, Datenspeicherung, Unstrukturierte Daten, Verteiltes Rechnen, Apache Hadoop, Big Data, Daten in Echtzeit

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      IBM AI-Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Interviewing-Fähigkeiten, Automatisierung, Entwicklungsumgebung, Web Design und Entwicklung, Schnelles Engineering, Cascading Style Sheets (CSS), Modellierung großer Sprachen, Generative KI, HyperText Markup Language (HTML), Software-Ingenieur, Jupyter, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Bereitstellung von Anwendungen, Software-Entwicklungstools, Einheitstest, Professionelles Netzwerken, HTML und CSS, Web-Entwicklung, ChatGPT

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1…131415…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
    • Datenwissenschaftliches Projekt: MATLAB für die reale Welt: MathWorks
    • Einführung in Data Science und scikit-learn in Python: LearnQuest
    • Data Science for Marketing: University of Colorado System
    • Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R: Johns Hopkins University
    • IBM Business Analyst: IBM
    • Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung: Macquarie University
    • Data Warehousing für Business Intelligence: University of Colorado System
    • Die Datenwissenschaft der Gesundheitsinformatik: Johns Hopkins University
    • Von Excel zu Power BI: Knowledge Accelerators

    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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