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Spezialisierung für Einführung in die Datenwissenschaft

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Spezialisierung für Einführung in die Datenwissenschaft

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Erwerben Sie grundlegende Kenntnisse in Data Science, um sich auf eine Karriere vorzubereiten oder weiterführende Kenntnisse in Data Science zu erwerben.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Romeo Kienzler
Polong Lin
Alex Aklson

Dozenten: Romeo Kienzler

99.408 bereits angemeldet

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(13,344 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie, was Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind, ihre Anwendungen und Anwendungsfälle sowie die verschiedenen Arten von Aufgaben, die von Datenwissenschaftlern ausgeführt werden.

  • Machen Sie sich mit den gängigen Data Science-Tools wie JupyterLab, R Studio, GitHub und Watson Studio vertraut.

  • Entwickeln Sie die Einstellung, wie ein Datenwissenschaftler zu arbeiten, und folgen Sie einer Methodik, um verschiedene Arten von datenwissenschaftlichen Problemen anzugehen

  • Schreiben Sie SQL-Anweisungen und fragen Sie Cloud-Datenbanken mit Python von Jupyter-Notebooks aus ab

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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
61 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von IBM.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Definieren Sie Data Science und seine Bedeutung in der heutigen datengesteuerten Welt.

  • Beschreiben Sie die verschiedenen Wege, die zu einer Karriere in der Datenwissenschaft führen können.

  • Fassen Sie die Ratschläge zusammen, die erfahrene Datenwissenschaftler an Datenwissenschaftler geben, die gerade erst anfangen.

  • Erklären Sie, warum Data Science als der gefragteste Job des 21. Jahrhunderts gilt.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Big Data
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Digitale Transformation
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Data-Mining

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie den Werkzeugkasten des Data Scientist, der Folgendes umfasst: Bibliotheken & Pakete, Datensätze, Modelle für maschinelles Lernen und Big Data-Tools

  • Verwendung von Sprachen, die von Datenwissenschaftlern häufig verwendet werden, wie Python, R und SQL

  • Demonstrieren Sie Kenntnisse über Tools wie Jupyter Notebooks und RStudio und nutzen Sie deren verschiedene Funktionen

  • Erstellen und verwalten Sie Quellcode für Data Science mit Git-Repositories und GitHub.

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie, was eine Data Science-Methodik ist und warum Datenwissenschaftler eine Methodik benötigen.

  • Wenden Sie die sechs Stufen der Methodik des Cross-Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) an, um eine Fallstudie zu analysieren.

  • Beurteilen Sie, welches Analysemodell unter den prädiktiven, deskriptiven und klassifizierenden Modellen zur Analyse einer Fallstudie geeignet ist.

  • Bestimmen Sie geeignete Datenquellen für Ihre datenwissenschaftliche Analysemethode.

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

  • Analysieren Sie Daten in einer Datenbank mit SQL und Python.

  • Erstellen Sie eine relationale Datenbank und arbeiten Sie mit mehreren Tabellen unter Verwendung von DDL-Befehlen.

  • Konstruieren Sie einfache bis mittelschwere SQL-Abfragen mit DML-Befehlen.

  • Erstellen Sie leistungsfähigere Abfragen mit fortgeschrittenen SQL-Techniken wie Views, Transaktionen, Stored Procedures und Joins.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Transaktionsverarbeitung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Gespeicherte Prozedur

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Starten Sie ihren Abschluss mit einem Vorsprung

Wenn Sie dieses Spezialisierungabschließen, können Sie sich Ihr Wissen möglicherweise anrechnen lassen, wenn Sie zu einem der folgenden Online-Studiengänge zugelassen werden und sich dort einschreiben.¹

 
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Dieser Spezialisierung ist ACE®-empfohlen. Teilnehmende US-amerikanischen Colleges und Universitäten vergeben Credits dafür. Hinweis: Die Entscheidung bezüglich spezifischer Credit-Empfehlungen liegt bei den einzelnen Institutionen. 

Dozenten

Romeo Kienzler
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10 Kurse784.083 Lernende
Polong Lin
IBM
6 Kurse364.302 Lernende
Alex Aklson
IBM
21 Kurse1.323.799 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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Häufig gestellte Fragen