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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I
      U
      I

      Mehrere Erzieher

      Data Science Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Python Programming, Probability & Statistics, Data Structures, Predictive Modeling, Big Data, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pittsburgh

      Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

      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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Fortgeschrittene Statistik für Data Science

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

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

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      ein Crashkurs in Datenverarbeitung

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8322 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Angewandte Datenwissenschaft

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6706 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Methoden für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenanalyse, Datenmodellierung, Bereitstellung von Anwendungen, Datenqualität, Daten bereinigen, Daten-Storytelling, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Jupyter, Benutzer-Feedback, Data-Mining, Peer Review, Unternehmensanalyse

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • 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
      ·
      184 Bewertungen

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data science Kurse

    • Data Science Foundations: IBM
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
    • Fortgeschrittene Statistik für Data Science: Johns Hopkins University
    • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
    • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
    • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Angewandte Datenwissenschaft: IBM
    • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University

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