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Erkunden Sie den Datenwissenschaft-Kurskatalog

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Angewandte Datenwissenschaft

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

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals, Part 1

    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: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

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

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in die Datenanalyse

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Microsoft Data Visualization

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Analysis Expressions (DAX), Data Presentation, Power BI, Data Ethics, Dashboard, Data Modeling, Data Governance, Extract, Transform, Load, Data Visualization, Interactive Data Visualization, Business Intelligence, Data Visualization Software, Data Analysis, Statistical Analysis, Correlation Analysis, Data Architecture, Data Cleansing, Data Transformation, Database Design

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    126 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • C

    Coursera Project Network

    Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Microsoft Office, Data Mining

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4345 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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

    IBM

    IBM Data Analyst

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

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Tools für die Datenverarbeitung

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Genomische Datenwissenschaft

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

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    6729 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    C

    Coursera Project Network

    Data Science Challenge

    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
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals Part 1: Unit 1

    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
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado System

    Klinische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, R-Programmierung, Einhaltung des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), Prädiktive Modellierung, Bioinformatik, Datenqualität, Medizinischer Datenschutz, Datenbank-Design, Datenethik, Datenmanipulation, Google Cloud-Platform, Verwaltung klinischer Daten, Auszug, Risikomodellierung, Klinische Informatik, Informatik, Datenmodellierung, Tidyverse (R-Paket), Intensivpflegestation

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

  • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
  • Data Science Fundamentals, Part 1: Pearson
  • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
  • Einführung in die Datenanalyse: IBM
  • Microsoft Data Visualization: Microsoft
  • Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel: Coursera Project Network
  • IBM Data Analyst: IBM
  • Tools für die Datenverarbeitung: IBM
  • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
  • Data Science Challenge: Coursera Project Network

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