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    Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

    • D

      DeepLearning.AI

      Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Numerische Analyse, Deep Learning, Derivate, Angewandte Mathematik, Infinitesimalrechnung, Künstliche neuronale Netze, Mathematische Modellierung, Maschinelles Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of California, Davis

      SQL für Data Science Capstone Projekt

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Zielpublikum, Datenmodellierung, Explorative Datenanalyse, SQL, Unternehmensanalytik, Präsentationen, Peer Review, Datenverarbeitung, Daten-Storytelling, Deskriptive Statistik, Datenmanipulation, Text Mining, Leistungsmetrik, Entwicklung von Vorschlägen, Statistische Analyse

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • J

      Johns Hopkins University

      R-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenstrukturen, Leistungsoptimierung, Computer-Programmierwerkzeuge, Programm-Entwicklung, Fehlersuche, R-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Statistisches Programmieren, Statistische Analyse, Simulationen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • M

      Microsoft

      Datenanalyse und Visualisierung mit Power BI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Daten-Storytelling, Erweiterte Analytik, Datenvisualisierungssoftware, Interaktive Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Power BI, Dashboard, Statistische Berichterstattung, Web Content Accessibility Guidelines, Business Intelligence

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      Universidad Nacional Autónoma de México

      Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programming, Statistical Programming, Ggplot2, Data Manipulation, Simulations, Statistical Software, Data Science, Data Visualization, Graphing, Programming Principles, Data Import/Export, Scripting, Data Structures, Software Installation, Package and Software Management

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      8479 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • E

      Edureka

      Power BI for Data Science and Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Power BI, Business Intelligence, Data Modeling, Data Visualization Software, Data Analysis, Key Performance Indicators (KPIs), Dashboard, Data Storytelling, Text Mining, Data Science, Performance Metric, Data Cleansing, Image Analysis, Data Transformation, Data Manipulation, Natural Language Processing

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      8 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Baum-Karten, Datenanalyse, Data-Warehousing, Apache Hive, Daten-Storytelling, Erhebung von Daten, Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Apache Hadoop, Datenwrangling, Dashboard, Datenqualität, Datenmarkt, Data-Mining, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Daten importieren/exportieren, Big Data, IBM Cognos-Analytik, Statistische Analyse

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • F

      Fractal Analytics

      Python für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Explorative Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Datenwrangling, Daten bereinigen, Feature Technik, Jupyter, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Statistische Analyse, Datenmanipulation, Deskriptive Statistik, Statistik

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      45 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google

      Google Data Analytics Capstone: Vervollständigen Sie eine Fallstudie

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenverarbeitung, Interviewing-Fähigkeiten, Präsentationen, Daten-Storytelling, Portfolio Management, LinkedIn, Analytische Fähigkeiten, Projektdokumentation, R-Programmierung, Künstliche Intelligenz, Google Analytics

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado Boulder

      Datenwissenschaft als Fachgebiet

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Datenethik, Daten Präsentation, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Daten-Storytelling, Datenverarbeitung, Technische Kommunikation, Statistische Berichterstattung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google

      Die Macht der Statistik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, A/B-Tests, Stichproben (Statistik), Erweiterte Analytik, Wahrscheinlichkeit, Datenkompetenz, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Deskriptive Statistik, Jupyter, Technische Kommunikation, Statistische Hypothesentests, Statistische Inferenz, Statistische Software, Statistisches Programmieren, Statistische Analyse, Analytics, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Statistik, Statistische Methoden

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      IBM Data Warehouse Ingenieur

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Dateiverwaltung, SQL, Datenspeicher, Datenbankarchitektur und -verwaltung, Apache Airflow, Relationale Datenbanken, Daten-Pipelines, Datenbank Management, Apache Kafka, Shell-Skript, Bash (Skriptsprache), IBM DB2, Dashboard, MySQL, Linux-Befehle, Auszug, IBM Cognos-Analytik, Microsoft SQL-Server, Datenbank-Design

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      5991 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1…8910…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • SQL für Data Science Capstone Projekt: University of California, Davis
    • R-Programmierung: Johns Hopkins University
    • Datenanalyse und Visualisierung mit Power BI: Microsoft
    • Introducción a Data Science: Programación Estadística con R: Universidad Nacional Autónoma de México
    • Power BI for Data Science and Analytics: Edureka
    • Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung: IBM
    • Python für die Datenverarbeitung: Fractal Analytics
    • Google Data Analytics Capstone: Vervollständigen Sie eine Fallstudie: Google
    • Datenwissenschaft als Fachgebiet: University of Colorado Boulder

    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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