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    Datenwissenschaft-Kurse Online

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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • U

      University of Colorado Boulder

      Data Science Methods for Quality Improvement

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Process Capability, Statistical Inference, Correlation Analysis, Probability Distribution, Statistical Analysis, Statistical Visualization, Descriptive Statistics, Sampling (Statistics), Statistical Process Controls, Statistics, Data Visualization, Probability & Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Data Analysis, Scientific Visualization, Systems Analysis, Data Literacy, Data Analysis Software, R Programming, Quality Control

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      V

      Vanderbilt University

      Datenmanagement für die klinische Forschung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Erhebung von Daten, Datenintegrität, Datenüberprüfung, Datenqualität, Datenerfassung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Verwaltung klinischer Daten, Klinische Forschung, Daten Strategie, Gemeinsame Nutzung von Daten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1751 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

      Google

      Google-UX-Design

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • G

      Google

      Google Erweiterte Datenanalyse Capstone

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenvisualisierung, Regressionsanalyse, Unternehmensanalytik, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Portfolio Management, Interviewing-Fähigkeiten, Statistische Analyse, Methoden des Maschinellen Lernens, Erweiterte Analytik, Prädiktive Modellierung

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      1175 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado Boulder

      Ethische Fragen in der Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Informationen zum Datenschutz, Bewusstsein für Vielfalt, Künstliche Intelligenz, Aufkommende Technologien, Algorithmen, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Datenverarbeitung, Ethik im Gesundheitswesen, Datenethik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Medizinischer Datenschutz, Datensicherheit, Cybersicherheit

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of California San Diego

      Datenstrukturen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Grundsätze der Programmierung, Datenspeicherung, Dateiverwaltung, Algorithmen, C++ (Programmiersprache), Computer Programmierung, Theoretische Informatik

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      5520 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of California, Davis

      Computergestützte Sozialwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Agentische Systeme, Datenvisualisierung, Wirtschaft, Netzwerkanalyse, Künstliche Intelligenz, Erhebung von Daten, Datenwrangling, Datenethik, Methoden der Forschung, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenbanken, Big Data, Simulationen, Sozialwissenschaften, Forschung, Computergestütztes Denken, Systemorientiertes Denken, Web Scraping

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1102 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Künstliche Intelligenz, Fehlersuche, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Modellierung großer Sprachen, Bildanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Überwachtes Lernen, Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen, Deep Learning, Analyse, Computervision

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • G

      Google

      Der Weg zu Erkenntnissen: Datenmodelle und Pipelines

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Leistungstests, Datenintegrität, Leistungsoptimierung, Datenmodellierung, Datenbank-Design, Datenmarkt, Datenqualität, Business Intelligence, Datenüberprüfung, Auszug, Daten-Pipelines, Geschäftsprozess, SQL

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      Università di Napoli Federico II

      Python per la Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), NumPy, Image Analysis, Pandas (Python Package), Matplotlib, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Jupyter, Data Manipulation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Python Programming, Data Science, Scikit Learn (Machine Learning Library)

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Colorado Boulder

      Grundlegende Lineare Algebra für Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Angewandte Mathematik, Datenverarbeitung, Algebra, Lineare Algebra, Statistische Methoden

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      University of California, Davis

      Werkstoffkunde: 10 Dinge, die jeder Ingenieur wissen sollte

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Technische Analyse, Naturwissenschaft, Thermisches Management, Elektronik, Technik, Elektronik-Technik, Strukturelle Analyse, Herstellungsprozesse, Fehleranalyse, Maschinenwesen, Halbleiter, Chemie

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4471 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    1…161718…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Data Science Methods for Quality Improvement: University of Colorado Boulder
    • Datenmanagement für die klinische Forschung: Vanderbilt University
    • Google-UX-Design: Google
    • Google Erweiterte Datenanalyse Capstone: Google
    • Ethische Fragen in der Datenwissenschaft: University of Colorado Boulder
    • Datenstrukturen: University of California San Diego
    • Computergestützte Sozialwissenschaft: University of California, Davis
    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Der Weg zu Erkenntnissen: Datenmodelle und Pipelines: Google
    • Python per la Data Science: Università di Napoli Federico II

    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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