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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    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)

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    Coursera Instructor Network

    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, Data Processing, Data-Driven Decision-Making, Business Analytics, Exploratory Data Analysis, Machine Learning

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    Imperial College London

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Derivate, Künstliche neuronale Netze, Regressionsanalyse, Algorithmen, NumPy, Dimensionalitätsreduktion, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Angewandte Mathematik, Lineare Algebra, Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Jupyter, Infinitesimalrechnung, Statistische Analyse, Fortgeschrittene Mathematik

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Dimensionalitätsreduktion, NumPy, Mathematische Modellierung, Maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Lineare Algebra, Python-Programmierung, Angewandte Mathematik, Methoden des Maschinellen Lernens

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    University of California, Irvine

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

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

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Datenverarbeitung, Regressionsanalyse, Plotly, Interaktive Datenvisualisierung, Statistische Hypothesentests, GitHub, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Rmarkdown, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Shiny (R-Paket), Statistische Inferenz, R-Programmierung, Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Wahrscheinlichkeit & Statistik

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    Johns Hopkins University

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

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Daten Strategie, Datenanalyse, Business Intelligence, Analytics, Unternehmensanalytik, Big Data, Prädiktive Analytik, Data-Mining, Deskriptive Analytik, Datenethik, Analytische Fähigkeiten, Kleine Daten

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Correlation Analysis, Probability & Statistics, Statistics, Statistical Analysis, Data Analysis, Data Science, Probability Distribution, Descriptive Statistics, Statistical Inference

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    Corporate Finance Institute

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Data Import/Export, Matplotlib, Exploratory Data Analysis, Data Science, Regression Analysis, Financial Data, Data Analysis, Business Analytics, Data Cleansing, Data Literacy, Pandas (Python Package), Machine Learning Algorithms, Statistical Visualization, Financial Analysis, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Statistical Modeling, Statistical Analysis, Predictive Analytics

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.

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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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