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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Methoden für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Daten-Storytelling, Engagement von Stakeholdern, Datenverarbeitung, Peer Review, Datenqualität, Daten bereinigen, Jupyter, Analytische Fähigkeiten, Benutzer-Feedback, Data-Mining, Unternehmensanalyse

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Fortgeschrittene Statistik für Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Modellierung, Statistische Inferenz, Angewandte Mathematik, Statistik, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Statistische Hypothesentests, Mathematische Modellierung, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit, Statistische Methoden, Regressionsanalyse, Biostatistik, R-Programmierung, Stichproben (Statistik), Lineare Algebra, Bayessche Statistik

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

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Irvine

      Grundlagen der Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Unternehmensanalytik, Datenanalyse, Datenethik, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Anomalie-Erkennung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Statistische Analyse, Analytics, Big Data, Cloud Computing, Regressionsanalyse, Prädiktive Analytik, Soziale Netzwerke, Text Mining, Data-Mining, Unüberwachtes Lernen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Statistische Modellierung, Linux-Befehle, Befehlszeilen-Schnittstelle, Datenmanagement, Datenverarbeitung, Datenstrukturen, Statistische Analyse, Statistische Hypothesentests, Molekularbiologie, Statistische Methoden, Explorative Datenanalyse, Bioinformatik, Biostatistik, Jupyter, R-Programmierung, Unix-Befehle, Unix, Computergestütztes Denken, Datenanalyse-Software

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6661 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Crashkurs in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Python-Programmierung, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Datenstrukturen, Computer Programmierung, Fehlersuche, Entwicklungsumgebung, Problem-Management, Grundsätze der Programmierung, Computergestütztes Denken

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Git (Versionskontrolle-System), Maschinelles Lernen, Knitr, Datenmanipulation, Statistisches Programmieren, Datenverarbeitung, Rmarkdown, Versionskontrolle, Statistische Analyse, Ggplot2, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, GitHub, R-Programmierung, Plot (Grafiken), Datenvisualisierung, Daten bereinigen, Gemeinsame Nutzung von Daten, Dimensionalitätsreduktion

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenwrangling, Interaktive Datenvisualisierung, Excel-Formeln, IBM Cognos-Analytik, Datenanalyse, Daten-Storytelling, Generative KI, Plotly, Explorative Datenanalyse, Dashboard, Big Data, Daten bereinigen, Microsoft Excel, Datenvisualisierungssoftware, Jupyter, SQL, Datenvisualisierung, Professionelles Netzwerken, Datenumwandlung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Inferenz, A/B-Tests, Datenverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Analyse, Statistische Hypothesentests, Statistisches maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit, Stichproben (Statistik), Statistische Visualisierung, Bayessche Statistik

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      A

      Mehrere Erzieher

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Engineering, Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, Data Management

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenverarbeitung, Relationale Datenbanken, Statistische Analyse, Microsoft Excel, Big Data, Apache Hive, Apache Hadoop, Data-Warehousing, Apache Spark, Daten bereinigen, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Seen, Datenvisualisierung

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Instructor Network

      Data Science for Professionals

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Modeling, Data Visualization, Statistical Analysis, Data Manipulation, Data Analysis, Data Science, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistics, Data Wrangling, Data Cleansing, Analytics, Data Processing, Data-Driven Decision-Making, Business Analytics, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Machine Learning Algorithms

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • S

      Stanford University

      Einführung in die Statistik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Deskriptive Statistik, Statistik, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Explorative Datenanalyse, Quantitative Forschung, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Erhebung von Daten, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeit, Statistische Hypothesentests, Stichproben (Statistik), Regressionsanalyse

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      4125 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Methoden für die Datenverarbeitung: IBM
    • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
    • Grundlagen der Datenwissenschaft: University of California, Irvine
    • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
    • Crashkurs in Python: Google
    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
    • IBM Data Analyst: IBM
    • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
    • Einführung in die Datenanalyse: IBM

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    401 Kurse
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