Data Science

Datenwissenschaft ist ein multidisziplinäres Gebiet, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme nutzt, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Der Coursera-Katalog Data Science vermittelt Ihnen die wesentlichen Techniken und Werkzeuge für statistische Analysen, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und prädiktive Modellierung. Sie lernen, komplexe Daten zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren, Algorithmen zur Lösung von Datenproblemen zu entwickeln und die Programmiersprachen Python und R zu verwenden. Wenn Sie diese Fähigkeiten beherrschen, können Sie in jeder Branche zu einem wichtigen Aktivposten werden und Unternehmen dabei helfen, datengesteuerte Entscheidungsfindungen zu treffen.
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Dauer
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Lehrkraft
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Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

  • Status: Vorschau

    Duke University

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Grafische Darstellung, Algebra, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit, Infinitesimalrechnung, Arithmetik

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    12.980 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    DeepLearning.AI

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

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    624 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    University of Michigan

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

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    27.210 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    IBM

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Dashboard, Matplotlib, Datenverarbeitung, Daten bereinigen, Datenanalyse, Web Scraping, Datenmanipulation, Interaktive Datenvisualisierung, Plotly, Maschinelles Lernen, Grundsätze der Programmierung, Python-Programmierung, Datenumwandlung, Prädiktive Modellierung, Daten importieren/exportieren, Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Explorative Datenanalyse, Pandas (Python-Paket)

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    60.303 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    IBM

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, GitHub, Entwicklungsumgebung, Andere Programmiersprachen, Cloud Computing, Open Source Technologie, Statistisches Programmieren, Versionskontrolle, Python-Programmierung, Datenvisualisierungssoftware, Maschinelles Lernen, Git (Versionskontrolle-System), Big Data, Abfragesprachen, R-Programmierung, Jupyter, R (Software), IBM Cloud, Computer-Programmierwerkzeuge

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    30.145 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    Johns Hopkins University

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

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    8336 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum

    Pearson

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Extract, Transform, Load, Data Validation, Data Transformation, Applied Machine Learning, Object-Relational Mapping, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Integration, Web Scraping, Data Quality, Data Pipelines, Pandas (Python Package), Descriptive Statistics, Data Modeling, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Extensible Markup Language (XML), Data Analysis

    Anfänger · Spezialisierung · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenlos

    Coursera Project Network

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Jupyter, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Predictive Analytics, Data Analysis

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    190 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum

    Pearson

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), NumPy, Computational Thinking, Machine Learning Algorithms, Pandas (Python Package), Machine Learning, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Programming Principles, Data Manipulation

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    IBM

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Apache Hadoop, Daten bereinigen, Datenanalyse, Apache Spark, Datenverarbeitung, Erhebung von Daten, Datenmarkt, Datenvisualisierungssoftware, Big Data, Analytics, Statistische Analyse, Apache Hive, Data-Warehousing, Datenvisualisierung, Daten-Seen, Microsoft Excel

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    19.764 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Status: KI-Fähigkeiten

    IBM

    Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Apache Hadoop, Linux-Befehle, Apache Spark, MySQL, Web Scraping, Datenverarbeitung, Apache Airflow, Datenanalyse, Datenbankadministration, NoSQL, Datenbank-Design, Professionelles Netzwerken, Python-Programmierung, Generative KI, Daten importieren/exportieren, Datenspeicher, IBM Cognos-Analytik, Auszug, Data-Warehousing

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    60.626 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    IBM

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Matplotlib, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenanalyse, Regressionsanalyse, Statistische Methoden, Wissenschaftliche Visualisierung, Statistische Hypothesentests, Korrelationsanalyse, Wahrscheinlichkeit, Statistische Analyse, Jupyter, Explorative Datenanalyse, Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenvisualisierung, Pandas (Python-Paket)

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    447 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate