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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, SQL, Datenverarbeitung, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenstrukturen, Statistische Hypothesentests, Datenanalyse, Dashboard, Gespeicherte Prozedur, Relationale Datenbanken, Computer-Programmierwerkzeuge, Datenanalyse-Software, Datenvisualisierungssoftware, Deskriptive Statistik, Pandas (Python-Paket), Jupyter, Datenvisualisierung, Regressionsanalyse, Statistik

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      D

      Duke University

      Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Bayessche Statistik, Plot (Grafiken), Datenanalyse, Geometrie, Wahrscheinlichkeit, Infinitesimalrechnung, Algebra, Allgemeine Mathematik, Derivate, Grafische Darstellung, Arithmetik

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Fortgeschrittene Statistik für Data Science

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

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

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      SQL für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Daten bereinigen, Datenmanipulation, Relationale Datenbanken, Datenbank-Design, Datenqualität, Abfragesprachen, Daten-Governance, Datenmodellierung

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      ein Crashkurs in Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Leistungsmetrik, Projektentwurf, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Software-Ingenieur

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8316 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Angewandte Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenstrukturen, Web Scraping, Dashboard, Daten Präsentation, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Datenvisualisierungssoftware, Datenwrangling, Daten importieren/exportieren, Jupyter, Datenvisualisierung, Pandas (Python-Paket), Plotly, Seaborn

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6703 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenverarbeitung, Statistische Analyse, Daten bereinigen, Datenanalyse, Datenmanipulation, NumPy, Daten importieren/exportieren, Jupyter, Pandas (Python-Paket), Grundsätze der Programmierung, Pivot-Tabellen und Diagramme

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Irvine

      Grundlagen der Datenwissenschaft

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Methoden für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenanalyse, Datenmanipulation, Peer Review, Datenqualität, Prädiktive Modellierung, Jupyter, Data-Mining, Benutzer-Feedback, Daten-Storytelling, Unternehmensanalyse, Datenmodellierung

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University
    • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
    • SQL für die Datenverarbeitung: University of California, Davis
    • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
    • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
    • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
    • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan

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