Fractal Analytics
Fraktale Datenwissenschaft (berufsbezogenes Zertifikat)
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Fraktale Datenwissenschaft (berufsbezogenes Zertifikat)

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Erwerben Sie in nur 5 Monaten arbeitsplatzreife Fähigkeiten und praktische Erfahrung für eine gefragte Karriere. Kein Abschluss oder vorherige Erfahrung erforderlich.

Analytics Vidhya
Fractal Analytics
Ajoy Singh

Dozenten: Analytics Vidhya

9.157 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.5

(159 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
5 Monate, 10 Stunden pro Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie strukturierte Problemlösungstechniken an, um komplexe datenbezogene Herausforderungen, die in realen Szenarien auftreten, zu analysieren und zu lösen.

  • Nutzen Sie Ihre SQL-Kenntnisse, um Daten abzurufen, zu bearbeiten und mit Hilfe von Power BI Daten zu visualisieren, um Erkenntnisse zu vermitteln.

  • Wenden Sie Python für die Datenmanipulation und -analyse an und implementieren Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Vorhersagemodelle für Anwendungen zu erstellen.

  • Erstellen Sie überzeugende Datengeschichten, um Ihr Publikum zu beeinflussen, und beherrschen Sie die Kunst, Daten kritisch zu analysieren, während Sie Entscheidungen und Empfehlungen treffen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Entscheidungsfindung
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: leistung bi
  • Kategorie: Problemlösung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Datenbank-Design
  • Kategorie: Datenbanken
  • Kategorie: Mysql-Werkbank
  • Kategorie: Datenmanagement
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Abfragesprachen
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Relationale Datenbank
  • Kategorie: Relationale Datenbanken
  • Kategorie: Storyboarding
  • Kategorie: Storytelling
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: Daten-Storytelling
  • Kategorie: Infografiken
  • Kategorie: Daten Geschichten
  • Kategorie: Daten Präsentation
  • Kategorie: Gestaltungselemente und -prinzipien
  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
  • Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen
  • Kategorie: Kritisches Denken
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Menschenzentriertes Design
  • Kategorie: Entscheidungsfindung
  • Kategorie: Menschenzentriertes Design
  • Kategorie: Analytische Fähigkeiten
  • Kategorie: Problembeschreibung
  • Kategorie: Design Thinking
  • Kategorie: Komplexe Problemlösung
  • Kategorie: strukturiertes Denken
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Pandas (Python-Paket)
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Datenbereinigung und Vorverarbeitung
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Transformation von Daten
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Statistische Methoden
  • Kategorie: Datenmodell
  • Kategorie: Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs)
  • Kategorie: Geschäftsberichte
  • Kategorie: Dashboard erstellen
  • Kategorie: Business Intelligence
  • Kategorie: Microsoft Excel
  • Kategorie: Ausdrücke zur Datenanalyse (DAX)
  • Kategorie: Datenmodellierung
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Algorithmen
  • Kategorie: Emotionale Intelligenz
  • Kategorie: Behaviorale Ökonomie
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Bewusstsein für kognitive Verzerrungen
  • Kategorie: Psychologie
  • Kategorie: Selbst-Bewusstsein
  • Kategorie: Kommunikation
  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
  • Kategorie: Lineare Regression
  • Kategorie: Anomalie-Erkennung
  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Entscheidungsbaum
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Logistische Regression
  • Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
  • Kategorie: Regularisierung
  • Kategorie: Modellauswahl
  • Kategorie: Bagging- und Boosting-Algorithmen
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: hyperparameter-Abstimmung

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Bereiten Sie sich auf eine Karriere in Datenverarbeitung vor.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Fractal Analytics
  • Stellen Sie Ihre Kenntnisse in Portfolio-fähigen Projekten unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Fractal Analytics.

Erhalten Sie nach Abschluss exklusiven Zugriff auf Karriereressourcen.

  • Überprüfung erneut aufnehmen

    Optimieren Sie Ihren Lebenslauf und Ihr LinkedIn-Profil mit personalisiertem Feedback.

  • Vorbereitung auf Bewerbungsgespräch

    Trainieren Sie Ihre Fähigkeiten mit interaktiven Tools und simulierten Bewerbungsgesprächen.

  • Karriereunterstützung

    Planen Sie Ihren nächsten Karriereschritt mit dem Leitfaden zur Jobsuche von Coursera.

Coursera-Karrierezertifikat

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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Coursera-Karrierezertifikat

Berufsbezogenes Zertifikat – 8 Kursreihen

Strukturierter Ansatz zur Problemlösung

KURS 115 Stunden4.6 (119 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Erklären Sie den Lebenszyklus eines DS-Projekts und die Rolle des strukturierten Denkens in einem DS-Projekt.

  • Definieren Sie eine Problemstellung unter Verwendung des SMART-Frameworks. Erläutern Sie die Aktivitäten, bewährten Verfahren und Fallstricke in der Implementierungsphase.

  • Konstruieren Sie einen MECE-Problembaum, um geschäftliche Probleme in Teile zu zerlegen. Erstellen Sie ein Arbeitsblatt mit Problemstellungen, um Geschäftsprobleme einzugrenzen.

  • Erklären Sie die Rolle des Human Centered Design bei der Lösung von Geschäftsproblemen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Datenbereinigung und Vorverarbeitung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Transformation von Daten
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Python-Programmierung

Datenanalyse mit SQL

KURS 218 Stunden4.4 (40 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Extrahieren Sie relevante Daten aus der Datenbank in einer zeitsparenden Weise

  • Erstellen Sie leistungsstarke SQL-Abfragen, um Erkenntnisse zu gewinnen

  • Analysieren und Verwalten großer Datenmengen und Ableiten von Schlussfolgerungen aus komplexen relationalen Datenbanken

  • Studenten in die Lage versetzen, Datenbanken für relevante Geschäftsprobleme zu erstellen und zu modifizieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Emotionale Intelligenz
Kategorie: Problemlösung
Kategorie: Behaviorale Ökonomie
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Bewusstsein für kognitive Verzerrungen
Kategorie: Kritisches Denken
Kategorie: Psychologie
Kategorie: Entscheidungsfindung
Kategorie: Entscheidungsfindung
Kategorie: Selbst-Bewusstsein
Kategorie: Kommunikation

Einblicke in Power BI

KURS 314 Stunden4.6 (37 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Wählen und verwenden Sie relevante Diagramme für geeignete Datenprobleme

  • Nutzen Sie PowerBI, um sich mit Daten unterschiedlicher Formate zu verbinden

  • Vermitteln Sie wichtige Erkenntnisse aus Geschäftsproblemen mithilfe von Berichten und Dashboards

  • Erstellen Sie erweiterte Visualisierungen in Power BI mit DAX

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Lineare Regression
Kategorie: Anomalie-Erkennung
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Entscheidungsbaum
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Logistische Regression
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen

Python für die Datenverarbeitung

KURS 439 Stunden4.0 (45 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Erläutern Sie die Bedeutung von Python in der Datenwissenschaft und seine praktischen Anwendungen.

  • Wenden Sie Python an, um verschiedene Datenquellen zu manipulieren und zu analysieren, indem Sie Pandas und relevante Datentypen verwenden

  • Erstellen Sie informative Datenvisualisierungen und ziehen Sie Erkenntnisse aus Datenverteilungen und Merkmalsbeziehungen

  • Entwickeln Sie einen umfassenden Arbeitsablauf zur Datenvorbereitung für maschinelles Lernen, einschließlich der Neuskalierung von Daten und der Entwicklung von Merkmalen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Storyboarding
Kategorie: Storytelling
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Infografiken
Kategorie: Daten Geschichten
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Gestaltungselemente und -prinzipien
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen

Menschliche Entscheidungsfindung und ihre Vorurteile

KURS 514 Stunden4.9 (34 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Erklären Sie, wie sich Menschen verhalten, wenn sie Daten zur Berechnung von Ergebnissen erhalten

  • Aufzeigen, wie Wahrnehmungen, Vorurteile und Voreingenommenheit die menschliche Entscheidungsfindung beeinflussen

  • Veranschaulichen Sie, dass die menschliche Entscheidungsfindung schwierig ist und Menschen Hilfe brauchen, um bessere Entscheidungen zu treffen

  • Fassen Sie zusammen, wie Menschen effektiv mit KI zusammenarbeiten können, indem sie ihre Voreingenommenheit, Wahrnehmungen und Vorurteile überwinden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Kritisches Denken
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Menschenzentriertes Design
Kategorie: Entscheidungsfindung
Kategorie: Menschenzentriertes Design
Kategorie: Problemlösung
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Problembeschreibung
Kategorie: Design Thinking
Kategorie: Komplexe Problemlösung
Kategorie: strukturiertes Denken

Grundlagen des maschinellen Lernens

KURS 625 Stunden4.5 (11 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Konstruieren Sie Machine Learning Modelle anhand der verschiedenen Schritte eines typischen Machine Learning Workflows

  • Wenden Sie geeignete Metriken für verschiedene Geschäftsprobleme an, um die Leistung von Machine Learning-Modellen zu bewerten

  • Entwickeln Sie regressions- und baumbasierte maschinelle Lernmodelle, um Vorhersagen zu relevanten Geschäftsproblemen zu treffen

  • Analysieren Sie geschäftliche Probleme, bei denen unüberwachte Machine Learning-Modelle eingesetzt werden könnten, um einen Mehrwert aus Daten zu ziehen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Mysql-Werkbank
Kategorie: Datenmanagement
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Relationale Datenbank
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: SQL

Was Sie lernen werden

  • Nutzen Sie Regularisierungstechniken für eine verbesserte Modellleistung und Robustheit.

  • Nutzen Sie Ensemble-Methoden wie Bagging und Boosting, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

  • Implementieren Sie Hyperparameter-Tuning und Feature Engineering, um Modelle für reale Herausforderungen zu verfeinern.

  • Kombinieren Sie verschiedene Modelle für bessere Vorhersagen und erweitern Sie so Ihr Prognosetoolkit.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenmodell
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs)
Kategorie: Geschäftsberichte
Kategorie: leistung bi
Kategorie: Dashboard erstellen
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Microsoft Excel
Kategorie: Ausdrücke zur Datenanalyse (DAX)
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware

Daten-Storytelling

KURS 812 Stunden4.7 (104 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Erläutern Sie die Bedeutung von Data Storytelling für die Vermittlung von Erkenntnissen und für die Erleichterung der Entscheidungsfindung

  • Wenden Sie verschiedene Visualisierungstechniken an, um eine fesselnde Datengeschichte zu erstellen

  • Wenden Sie verschiedene Techniken an, um eine fesselnde Erzählung für eine Datengeschichte zu erstellen

  • Erstellen Sie eine fesselnde Datengeschichte, indem Sie relevante Daten, eine klare Visualisierung und eine fesselnde Erzählung integrieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Regularisierung
Kategorie: Modellauswahl
Kategorie: Bagging- und Boosting-Algorithmen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: hyperparameter-Abstimmung

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Wenn Sie dieses Berufsbezogenes Zertifikatabschließen, können Sie sich Ihr Wissen möglicherweise anrechnen lassen, wenn Sie zu einem der folgenden Online-Studiengänge zugelassen werden und sich dort einschreiben.¹

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.