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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  • Status: Vorschau

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

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    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

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    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

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    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)

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    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

  • 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

  • Status: Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum

    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

  • 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

  • Status: Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum

    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

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    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

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Status: KI-Fähigkeiten

    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

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    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)

Verwandte Rollen

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  • Diese Rolle hat eine 55.742 £ Durchschnittsgehalt ¹.

    beschreibung:

    A Data Scientist analyzes large datasets to uncover insights, using statistics, machine learning, and visualization to inform business strategies.

    Diese Rolle hat eine 55.742 £ Durchschnittsgehalt ¹.

    von

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  • beschreibung:

    A Machine Learning Engineer builds and optimizes algorithms that enable computers to learn from data, using large datasets and neural networks.

    von

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    DeepLearning.AI_logo
    Stanford University_logo

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