22 der besten Online-Kurse für Datenwissenschaft oder Datenanalyse (2022)

In diesem Artikel finden Sie die besten Online-Kurse zu Data Science oder Data Analytics, die auf den wichtigsten E-Learning-Plattformen der Welt verfügbar sind. Kurse verschiedener Niveaus, die Ihnen ein Zertifikat geben.
Die besten Online-Kurse für Datenwissenschaft oder Datenanalyse

Die Online-Kurse Data Science, Datenanalyse oder Data Analytics decken einen Bedarfstyp ab, der mit der digitalen Transformation von Unternehmen geboren wurde, eine Transformation, die Organisationen aus allen Geschäftsbereichen aller Art zwangsläufig umsetzen mussten. . Dienstleistungen, Industrien, Banken, alles.

Aber Data Science ist kein Bedürfnis, das nur in großen Konzernen, Dienstleistungsmultis oder Technologiegiganten vorhanden ist. Die Datenanalyse ist ein Bedürfnis, das jedes Unternehmen, unabhängig von seiner Größe, erfüllen muss. In diesem Artikel finden Sie die herausragendsten Kurse zu diesem Thema, die auf den wichtigsten E-Learning-Plattformen der Welt verfügbar sind. Kurse mit unterschiedlichen Vertiefungsstufen und Hingabezeiten. Es wird eine Frage des persönlichen Interesses oder Vorwissens sein, zu entscheiden, welche von ihnen zu dem passt, wonach Sie suchen. Diese virtuellen Kurse in Data Science, die wir hier vorstellen, sind jedoch akademisch wertvoll und Sie haben die Möglichkeit, ein Zertifikat zu erhalten, das ein Tor sein kann, um auf Ihren Lebenslauf aufmerksam zu machen.

Was ist Datenwissenschaft

Laut Wikipedia ist Data Science ein interdisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse und Systeme umfasst, um Wissen oder ein besseres Verständnis von Daten in ihren verschiedenen Formen, ob strukturiert oder unstrukturiert, zu extrahieren, was eine Fortsetzung einiger Felder der Datenanalyse wie der Statistik darstellt , Data Mining, maschinelles Lernen und Predictive Analytics.

Data Science wird auch definiert als „ein Konzept zur Vereinheitlichung von Statistik, Datenanalyse, maschinellem Lernen und deren verwandten Methoden, um reale Phänomene zu verstehen und zu analysieren“, wobei Techniken und Theorien aus vielen Bereichen im Kontext von Mathematik, Statistik, Informationswissenschaft und Informatik.

FutureLearnUS

Der Gewinner des Turing-Preises, Jim Gray, stellte sich die Datenwissenschaft als ein „viertes Paradigma“ der Wissenschaft vor (empirisch, theoretisch, rechnerisch und jetzt datengesteuert) und erklärte, dass sich „alles in der Wissenschaft aufgrund der Auswirkungen der Informationstechnologie und der Datenflut verändert ".

In diesem neuen Paradigma stützen sich die Forscher auf Systeme und Prozesse, die sich von denen der Vergangenheit stark unterscheiden, wie Modelle, Gleichungen, Algorithmen sowie die Auswertung und Interpretation der Ergebnisse.

Durch Glasdoor ein Datenwissenschaftler, wie Fachleute oder Experten auf diesem Gebiet genannt werden, hat auf dem US-amerikanischen Markt ein durchschnittliches Jahreseinkommen (Gehalt) von 117.279 US-Dollar, basierend auf Informationen von mehr als 18.000 Fachleuten. Laut Burning Glass kann das durchschnittliche Einstiegsgehalt bis zu 67.900 US-Dollar betragen.

Einer der Gründe, warum ein Fachmann in diesem Bereich so gut bezahlt wird, ist, dass seine Funktion einen Bereich des Unternehmens (z. B. Marketing, Vertrieb) überschreitet und schließlich ein wesentliches Element in der gesamten Organisation darstellt Seine Aufgabe besteht darin, interpretieren zu können, was nicht nur außerhalb des Unternehmens mit Kunden, dem Markt etc. sondern in allen internen Abteilungen, das Sammeln der Informationen, die von jeder einzelnen Abteilung erhalten werden können, das Analysieren, Zusammenführen und Verbinden auf nicht herkömmliche Weise, um nicht herkömmliche Informationen zu finden, die Geschäftsmöglichkeiten und neue Produkte generieren können und Innovation und im Allgemeinen Verbesserungen, die das Unternehmen auf dem Laufenden und wettbewerbsfähig halten.

Welche Art von Online-Data-Science-Kursen sollte man studieren?

Datenwissenschaftler nutzen ihre analytischen, statistischen und Programmierkenntnisse, um große Datensätze zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Anschließend verwenden sie diese Informationen, um datengesteuerte Lösungen für schwierige geschäftliche Herausforderungen zu entwickeln. Data Scientists haben in der Regel einen Bachelor-Abschluss in Statistik, Mathematik, Informatik oder Wirtschaftswissenschaften. Datenwissenschaftler verfügen über ein breites Spektrum an technischen Fähigkeiten, darunter: Statistik und maschinelles Lernen, Programmiersprachen wie Python, Datenbanken wie SQL, maschinelles Lernen und Berichtstechnologien, Algorithmen.

Kurse, die sich auf diese Themen konzentrieren, werden für Data Scientists unerlässlich sein.

Finden Sie in diesem Artikel Informationen über Online-Kurse zu Data Science oder Datenanalyse, unter anderem zu Python, Datenanalyse, Datenbanken, SQL, Statistik, Datenvisualisierung, Hadoop SPARK, Algorithmen.
Virtuelle Kurse, MOOCs und andere Arten fortgeschrittener virtueller Studien wie Professional Certificates, Specialized Programs, Expertrack, Microcredentials, unter anderen Studienformaten, die von den wichtigsten E-Learning-Plattformen der Welt entwickelt wurden.

Von weltbekannten Plattformen wie Coursera, edX, Future Learn, Udemy, Linkedin Learning, CFI und anderen finden Sie in diesem Beitrag Kurse, die von Tausenden von früheren Studenten hoch geschätzt werden, was Ihnen helfen wird, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, welches das Beste ist passenden Kurs für Ihre Ziele.

Wo kann man einen Online-Data-Science-Kurs studieren?

Online-Kurse in Online Data Science können derzeit vielerorts belegt werden. Vielleicht bieten einige der im Internet verfügbaren Plattformen qualitativ hochwertige Studien an. Wir von AulaPro haben jedoch eine Auswahl der Plattformen getroffen, die wir für das Online-Studium weltweit als die relevantesten erachten.

In diesem Sinne werden die Studien in dieser Liste von renommierten Universitäten entwickelt, die die ersten Plätze in den internationalen Rankings belegen, von Technologieunternehmen mit anerkannter weltweiter Wirkung, von internationalen Experten mit nachgewiesener Wirksamkeit als Ausbilder, die der Öffentlichkeit über Plattformen mit angeboten werden die fortschrittlichsten technologischen Entwicklungen in Bezug auf Lernerfahrung oder spezialisierte Plattformen in dem jeweiligen Fach.

Die Kurse haben unterschiedliche Vertiefungsstufen. Von kurzen Kursen, die sich mit einem bestimmten Thema befassen, mit einer Widmungszeit, die 6 Wochen nicht überschreitet, bis hin zu robusten Studienprogrammen, die über einen Zeitraum von 6 bis 10 Monaten verfügen, können dem Studenten ein tiefes Wissen und sogar die Fähigkeit geben, sich zu wenden Höhepunkt seiner beruflichen Laufbahn.

In diesem Artikel finden Sie Data Science bzw. Data Analytics Studien von:

  • Coursera
  • EDX
  • FutureLearn
  • Udemy
  • LinkedIn Learning
  • CFI
  • Edureka

TOP ONLINE DATA SCIENCE KURSE

KURSE IN DIESEM ANGEBOT

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Kategorie: Datenanalyse – Entwickelt von: Google

Bereiten Sie sich auf eine neue Karriere im wachstumsstarken Bereich der Datenanalyse vor – keine Erfahrung oder Abschluss erforderlich. Holen Sie sich von Google gestaltete professionelle Schulungen und haben Sie die Möglichkeit, sich mit den besten Arbeitgebern zu vernetzen. Es gibt 337,400 Stellenangebote in den USA in der Datenanalyse mit einem durchschnittlichen Einstiegsgehalt von 67,900 $.

Datenanalyse ist die Erfassung, Transformation und Organisation von Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Erwerben Sie in 8 Kursen gefragte Fähigkeiten, die Sie auf einen Einstiegsjob vorbereiten. Sie lernen von Google-Mitarbeitern, deren Kenntnisse in der Datenanalyse als Sprungbrett für ihre eigene Karriere dienten. Mit weniger als 10 Stunden pro Woche können Sie das Zertifikat in weniger als 6 Monaten absolvieren.

Sie bereiten sich auf Jobs vor, die Associate oder Junior Data Analyst, Datenbankadministrator und mehr umfassen. Nach Abschluss des Zertifikats können Sie sich direkt bei Google und über 130 US-Arbeitgebern bewerben, darunter Walmart, Best Buy, Astreya.

82 % der Absolventen des Google-Karrierezertifikats berichten von einem positiven Karriereergebnis, z. B. einem neuen Job, eine Beförderung oder eine Gehaltserhöhung innerhalb von 6 Monaten.

 
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Kategorie: Vierte Industrielle Revolution -- Entwickelt von: IBM

diese IBM Data Science Professional-Zertifikat, hat einen starken Schwerpunkt auf angewandtes Lernen. Mit Ausnahme des ersten Kurses beinhalten alle anderen Kurse eine Reihe von praktischen Übungen zur IBM Cloud, die Ihnen praktische Fähigkeiten mit Anwendbarkeit auf echte Jobs vermitteln, darunter: Tools: Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio und Watson Studio Libraries : Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy usw. Projekte: Random Album Generator, Home Price Prediction, Best Classifier Model, Neighborhood Battle.

Angewandtes Lernprojekt

Dieses Professional Certificate legt großen Wert auf angewandtes Lernen. Mit Ausnahme des ersten Kurses beinhalten alle anderen Kurse eine Reihe von praktischen Übungen zur IBM Cloud, die Ihnen praktische Fähigkeiten mit Anwendbarkeit auf echte Jobs vermitteln, darunter:

Tools: Jupyter / JupyterLab, GitHub, R Studio und Watson Studio

Bibliotheken: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy usw.

Projekte: Album-Zufallsgenerator, Hauspreise vorhersagen, bestes Klassifizierungsmodell, Nachbarschaftskampf.

Zusätzlich zum Erwerb eines Coursera Professional-Zertifikats erhalten Sie auch ein iDigitales Abzeichen von IBM das Ihre Kompetenz in Data Science anerkennt.

Dieser Online-Datenwissenschaftskurs ist ein vertiefendes Studium, das aus 10 Kursen und der Teilnahme von mehr als 10 Dozenten besteht, von denen einige einen Doktortitel haben, und im Allgemeinen Datenwissenschaftler mit umfassender Erfahrung auf diesem Gebiet.

Kategorie: Vierte Industrielle Revolution -- Entwickelt von: SAS

Durch das SAS Visual Business Analytics Professional Certificate erhalten Sie Zugang zu praktischen Projekten, die in die Kursarbeit für jeden Kurs integriert sind. Beispiele für Projekte sind die Methodik der visuellen Analyse, das Berichtsdesign mit SAS Visual Analytics Review, die Datenumstrukturierung für die Überprüfung von Prognosen und die Verwendung von Parametern zur Erstellung erweiterter Überprüfungsberichte.

Mit diesem SAS Visual Business Analytics-Programm lernen Sie, wie Sie auf Daten zugreifen und diese bearbeiten, Daten mit einer Vielzahl interaktiver Berichte und Diagramme analysieren und Dashboards zur Visualisierung Ihrer Daten entwerfen und freigeben. SAS Visual Analytics ist eine nützliche Fähigkeit in einer Vielzahl von Karrieren, einschließlich auf der heutigen Liste der Geschäftsanforderungen in Rollen wie Analyst, Forscher, Statistiker oder Datenwissenschaftler.

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Kategorie: Vierte Industrielle Revolution -- Entwickelt von: CORPORATE FINANCE INSTITUTE cfi

Ein lang erwarteter Online-Datenwissenschaftskurs

Eines der vom Corporate Finance Institute entwickelten Zertifikate, das angesichts des hohen Niveaus, mit dem das CFI seine früheren Zertifikate mit Fokus auf Finanzanalyse entwickelt hat, höhere Erwartungen geweckt hat.

Dieses virtuell zertifizierte Programm in Datenanalyse hat den Vorteil, Business Intelligence zu kombinieren, was ihm einen einzigartigen strategischen Ansatz auf dem aktuellen Markt der virtuellen Data Science-Kurse verleiht.

Analysieren Sie Daten wie ein Profi mit allen gängigen Business-Intelligence-Tools

  • Sparen Sie Stunden, indem Sie die Datentransformation automatisieren
  • Kombinieren Sie Daten, um erstklassige Visualisierungen und Dashboards zu erstellen
  • Analysieren und prognostizieren Sie Ereignisse mithilfe komplexer Datensätze

Dieses CFI-Zertifikat besteht aus einem robusten Paket von 16 Online-Kursen zu Data Science und verwandten Themen, die für die berufliche Leistung von großem Wert sind und einen geschätzten Aufwand von 150 bis 200 Stunden aufweisen, was 4 bis 6 Monaten Studium entspricht. .

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Kategorie: Data Science – Unterstützt von: LinkedIn Learning

Die Datenwissenschaft treibt eine globale Revolution voran, die alles von der Geschäftsautomatisierung bis zur sozialen Interaktion betrifft.

Es ist auch eine der am schnellsten wachsenden und lohnendsten Karrieren und beschäftigt Analysten und Ingenieure auf der ganzen Welt.

Dieser Kurs bietet einen leicht zugänglichen, nicht-technischen Überblick über das Fachgebiet und deckt datenwissenschaftliches Vokabular, Fähigkeiten, Jobs, Tools und Techniken ab.

Instruktor Barton Poulson definiert die Beziehungen zu anderen datengesättigten Bereichen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.

Überprüfen Sie die Kernpraktiken: Datenerfassung und -analyse, Formulierung von Regeln für die Klassifizierung und Entscheidungsfindung und Erstellung umsetzbarer Erkenntnisse.

Es behandelt auch Ethik und Verantwortung und bietet Anleitungen für weitere Informationen. Am Ende werden Sie sehen, wie Data Science Ihnen helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen, tiefere Einblicke zu gewinnen und Ihre Arbeit effektiver und effizienter zu gestalten.

Nutzen Sie die kostenlose 30-Tage-Testversion, die von der LinkedIn Learning-Plattform angeboten wird, um diesen Kurs abzuschließen und Ihr Abschlusszertifikat zu erhalten. 

Sie müssen nur auf den Namen des Kurses klicken, um seine Seite auf LinkedIn Learning zu besuchen.

Kategorie: Data Science – Entwickelt von: Johns Hopkins University

Stellen Sie ein Dream Team zusammen, stellen Sie die richtigen Fragen und vermeiden Sie Fehler, die Data-Science-Projekte zum Scheitern bringen.

Dieses spezialisierte Programm besteht aus vier Intensivkursen. Dabei lernen die Studierenden, was es braucht, um ein Data-Science-Unternehmen zu kennen, zu gründen und zu führen. Sie können den Kurs sogar belegen, wenn Sie keinen Hintergrund in Data Science haben. Sie erhalten einen Crashkurs in Data Science, damit Sie das Gebiet kennen und Ihre Rolle als Führungskraft verstehen. Sie lernen auch, wie Sie Ihr Team mit zusätzlichen Fähigkeiten und Rollen rekrutieren, zusammenstellen, bewerten und stimulieren.

Sie lernen die Struktur der Data-Science-Pipeline, die Ziele jeder Phase und wie Sie Ihr Team jederzeit auf Kurs halten. Am Ende unseres Kurses werden Sie verschiedene praktische Fähigkeiten verstehen, die Sie auf dem Boden halten und Ihnen helfen, die gemeinsamen Herausforderungen zu meistern, die Data-Science-Projekte oft zum Scheitern bringen.

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Kategorie: Vierte Industrielle Revolution -- Entwickelt von: MIT Massachusetts Institute of Technology

Beherrschen Sie die Grundlagen von Data Science, Statistik und maschinellem Lernen.

Analysieren Sie Big Data und treffen Sie datengesteuerte Vorhersagen mit probabilistischen Modellen und statistischen Inferenzen.

geeignete Modelle und Methoden identifizieren und implementieren, um aussagekräftige Informationen für die Entscheidungsfindung zu extrahieren. Algorithmen für maschinelles Lernen entwickeln und erstellen, um aus scheinbar unstrukturierten Daten aussagekräftige Informationen zu extrahieren; Lernen Sie beliebte unüberwachte Lernmethoden, einschließlich Clustering-Methoden und überwachte Methoden wie Deep Neural Networks.

Der Abschluss dieses MicroMasters-Programms bereitet Sie auf Jobs vor wie: Data Scientist, Data Analyst, Business Intelligence Analyst, System Analyst, Data Engineer.

Dieses MicroMasters-Programm in Statistik und Datenwissenschaft besteht aus vier Online-Kursen und einer virtuell beaufsichtigten Prüfung, die Ihnen das grundlegende Wissen vermittelt, das zum Verständnis der Methoden und Werkzeuge der Datenwissenschaft erforderlich ist.

und praktisches Training in Datenanalyse und maschinellem Lernen.

Alle Kurse werden von der MIT-Fakultät in einem Tempo und einer Strenge unterrichtet, die denen eines Präsenzkurses am MIT ähneln.

Die geschätzte Dauer dieses Online-Data-Science-Kurses im Micromaster-Format beträgt 10 bis 12 Monate.

Kategorie: Wirtschaftsverwaltung Rechnungswesen und ähnliches -- Entwickelt von: Yale University

Im Zeitalter der Analytik ist es für eine effektive datengesteuerte Geschäftspraxis unerlässlich, riesige Datenmengen in aussagekräftige Erkenntnisse und Kundennutzen umzuwandeln. Entwicklung von Datenanalysefähigkeiten und -erfahrung Fachleute, die grundlegende Datendiskussionen und statistische Analysen mit fortgeschrittenerem Einsatz von Tabellenkalkulationen und SQL kombinieren können, können in diesem wachsenden Bereich als Daten- oder Geschäftsanalysten schnell vorankommen.

Dieser Microcredential wurde in Zusammenarbeit mit Tableau für Fachleute entwickelt, die wichtige statistische Konzepte und Techniken beherrschen und die Datenanalysetools nutzen möchten, die für die moderne Praxis der Datenanalyse unerlässlich sind. Sie entwickeln grundlegende Fähigkeiten zur quantitativen Datenanalyse, um komplexe Datensätze mit Excel und SQL zu verwalten und zu analysieren, und lernen, mithilfe von Analysemodellen Geschäftsempfehlungen zu geben, die von der diagnostischen Analyse zu Vorhersagemodellen führen.

Dieser Online-Kurs in Data Science im Microcredential-Format bietet 15 britische akademische Credits auf Postgraduiertenebene von der Coventry University. Sie erhalten außerdem ein elektronisches Transkript von der Coventry University. Erfahren Sie, wie Credits funktionieren und wo Sie diese bei FutureLearn einsetzen können.

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Kategorie: Data Science – Unterstützt von: LinkedIn Learning

Datenanalysten untersuchen Informationen mithilfe von Datenanalysetools und helfen ihren Teams bei der Entwicklung von Geschäftserkenntnissen und -strategien.

Sie benötigen Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Kommunikation und im Umgang mit Tools zur Datenanalyse und -visualisierung. Entdecken Sie diese anspruchsvolle Karriere.

Diese solide Studie zur Datenanalyse besteht aus 13 Kursen, die den Studenten auf intuitive und gestaffelte Weise die Qualitäten und Kenntnisse vermitteln, die sie sich als Fachmann aneignen müssen, um als Datenanalyst in einer Einstiegsposition zu arbeiten.

Erlernen Sie die nicht-technischen Fähigkeiten, die effektive Data Scientists entwickeln müssen, um aus ihrem ersten Job eine erfolgreiche lebenslange Karriere zu machen.

Entfesseln Sie das Potenzial der Daten Ihres Unternehmens. Erfahren Sie, wie Sie Datenanalysen in Microsoft Excel durchführen.

Erfahren Sie, wie jeder in jeder Branche die Sprache der Datenanalyse sprechen kann. Erfahren Sie, wie Sie Daten aufbereiten, visuell untersuchen und mit statistischen Methoden beschreiben.

Dieser Kurs behandelt grundlegende Datenanalysefähigkeiten, z. B. Denken wie ein Analyst, Sammeln verwertbarer Daten, SQL-Abfragen, Datenbereinigung und mehr.

Erhalten Sie praktische Einblicke in die Verwendung von Predictive Analytics und Data Mining zur Lösung von Problemen.

Beginnen Sie mit Power BI. Erfahren Sie, wie Sie mit diesem leistungsstarken Satz von Business-Analytics-Tools Visualisierungen erstellen und mit anderen in Ihrer Organisation teilen können.

Kommunizieren Sie komplexe Ideen schnell und umfassend mit Datenvisualisierung. Verwandeln Sie Informationen in Kunstwerke und faszinieren Sie Ihr Publikum.

Holen Sie sich die Daten, die Sie für Analysen und Berichte benötigen, indem Sie Ihren eigenen SQL-Code schreiben. Lernen Sie, grundlegende SQL-Abfragen zu schreiben, Daten zu sortieren und zu filtern und Ergebnisse aus verschiedenen Tabellen zusammenzuführen.

Erfahren Sie, wie Sie Daten manipulieren und aussagekräftige Visualisierungen mit R erstellen, der Programmiersprache, die die moderne Datenwissenschaft antreibt.

Erfahren Sie, wie Sie mit Python Fehler erkennen, verhindern und beheben, um Ihre Daten sauber zu halten.

Nutzen Sie die kostenlose 30-Tage-Testversion, die von der LinkedIn Learning-Plattform angeboten wird, um diesen Kurs abzuschließen und Ihr Abschlusszertifikat zu erhalten. 

Sie müssen nur auf den Namen des Kurses klicken, um seine Seite auf LinkedIn Learning zu besuchen.

Kategorie: Data Science – Unterstützt von: LinkedIn Learning

Egal, ob Sie in der IT arbeiten oder einfach nur daran interessiert sind, in dieses spannende Feld einzusteigen, dieser Lernpfad hilft Ihnen, eine Karriere in der Datenwissenschaft aufzubauen. Erfahren Sie mehr über die grundlegenden Phasen der Data-Science-Arbeit, von Statistik und Systems Engineering bis hin zu Data Mining und maschinellem Lernen.

Entwickeln Sie ein starkes Grundverständnis der Statistik, das für jeden Bereich mit Bezug zur Datenwissenschaft erforderlich ist.

Entdecken Sie die vielen Job-Spezialisierungskategorien innerhalb der Datenwissenschaft.

Erfahren Sie, wie Sie Daten mithilfe von Diagrammen und Statistiken sammeln, untersuchen und mit ihnen kommunizieren.

Dieser virtuelle Kurs in Data Science ist ein Lernplan, der aus 8 Kursen und insgesamt 7 Ausbildern besteht und je nach Videoinhalt eine geschätzte Dauer von 16 Stunden hat.

 
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Kategorie: Informatik – Entwickelt von: Udemy

Interessieren Sie sich für den Bereich maschinelles Lernen? Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie! Dieser Kurs wurde von zwei professionellen Datenwissenschaftlern entwickelt, damit wir unser Wissen teilen und Ihnen helfen können, komplexe Theorien, Algorithmen und Codierungsbibliotheken auf einfache Weise zu erlernen.

Wir führen Sie Schritt für Schritt in die Welt des maschinellen Lernens.

Mit jedem Tutorial entwickeln Sie neue Fähigkeiten und verbessern Ihr Verständnis dieses herausfordernden, aber lukrativen Teilgebiets der Datenwissenschaft.

Dieser Kurs macht Spaß und ist spannend, aber gleichzeitig vertiefen wir uns in maschinelles Lernen.

Es ist wie folgt aufgebaut: Teil 1 – Datenvorverarbeitung Teil 2 – Regression: Einfache lineare Regression, multiple lineare Regression, polynomiale Regression, SVR, Entscheidungsbaum-Regression, Random-Forest-Regression Teil 3 – Klassifizierung: logistische Regression, K-NN, SVM, Kernel-SVM, Naive Bayes, Entscheidungsbaum-Klassifizierung, Random-Forest-Klassifizierung Teil 4 – Clustering: K-Means, Hierarchisches Clustering Teil 5 – Lernen von Assoziationsregeln: Apriori, Eclat Teil 6 – Lernen durch Verstärkung: Obere Konfidenzgrenze, Thompson-Sampling Teil 7 – Natural Language Processing: Bag-of-Words Model Algorithms for NLP Part 8 – Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks Part 9 – Dimensionality Reduction: PCA, LDA, Core PC Part 10 – Model Selection and Strengthening: k-fold Cross Validierung, Parameter-Tuning, Grid-Suche, XGBoost Auch die cu rso ist vollgepackt mit praktischen Übungen, die auf realen Beispielen basieren.

Dieser Online-Data-Science-Kurs wurde von mehr als 800.000 Studenten belegt und wurde in unserem Special auf Platz 5 gewählt Die 100 besten Udemy-Kurse aller Zeiten.

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Kategorie: Vierte Industrielle Revolution – Entwickelt von: CloudSwyft Global Systems, Inc. Akkreditiert von Microsoft

Die Grundlagen der Datenwissenschaft in Microsoft Azure mithilfe der Python-Programmierung. Dieser professionelle ExpertTrack richtet sich an Studenten und Berufstätige, die ihre Karriere in den Bereichen Analytics, Data Science und maschinelles Lernen beginnen möchten.

Es eignet sich am besten für diejenigen, die IT-Experten, Datenwissenschaftler, Ingenieure und Analysten, Professoren und Statistikexperten werden möchten, und allgemein für diejenigen, die daran interessiert sind, mehr über Data Science zu erfahren.

Python bietet großartige Funktionen für Personen, die sich im Rahmen ihrer Arbeit routinemäßig mit mathematischen, statistischen und wissenschaftlichen Funktionen befassen. Es ist in den letzten Jahren in der Datenwissenschaft unglaublich populär geworden, da die Entwicklung des Codes weniger Zeit in Anspruch nimmt als andere Programmiersprachen, was den Entwicklungsprozess beschleunigt und für mehr Effizienz in allen Abteilungen sorgt.

Dieser virtuelle Kurs in ExpertTrack Data Science bietet Ihnen eine Abwechslung, um sich mit der Sprache vertraut zu machen und die nächsten Schritte zu unternehmen, um sie sicher im beruflichen Kontext einzusetzen. Entdecken Sie Microsoft Azure In diesem ExpertTrack werden Sie beginnen, Cloud-Computing-Dienste und Support-Dienste in Microsoft Azure zu verstehen und wie sie sich auf Data-Science-Projekte beziehen.

Dieser Experttrack besteht aus 5 Kursen, die eine ungefähr 15-wöchige Hingabe vervollständigen.

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Kategorie: Data Science – Entwickelt von: Monash University

In diesem Kurs werden die grundlegenden Techniken vorgestellt, die von Fachleuten auf dem Gebiet der Datenwissenschaft verwendet werden. Sie lernen den Arbeitsablauf der Datenanalyse, Datendiskussion und Datendarstellung kennen, die die Grundlage für fortgeschrittenere Techniken wie statistische Modellierung, Regression und Entscheidungsbäume, Stimmungsanalyse und die Arbeit mit Big Data bilden.

In der Lage zu sein, effektiv mit einer Vielzahl von Datentypen und -quellen zu arbeiten und dann eine Geschichte zu erzählen, die die Entscheidungsfindung informiert, ist entscheidend. In diesem Kurs haben Sie die Möglichkeit, Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zusammen mit anderen Studenten zu verbessern, während Sie praktische Programmierübungen durchführen, die Szenarien aus der Welt um uns herum widerspiegeln.

Dieser Studiengang wird gemeinsam von der Monash Business School und der Faculty of Information Technology angeboten. Studenten, die den Kurs erfolgreich absolvieren und die Monash-Aufnahmekriterien erfüllen, können eine Einheit oder sechs Kreditpunkte akademischer Kreditpunkte für einen relevanten Monash MSc in Business Analytics oder IT erhalten.

 
 

Kategorie: Vierte Industrielle Revolution – Entwickelt von: Google

Dieses virtuelle Data-Science-Programm vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Ihre Data-Engineering-Karriere voranzutreiben, und empfiehlt Schulungen zur Unterstützung Ihrer Vorbereitung auf die branchenweit anerkannte Google Cloud Professional Data Engineer-Zertifizierung.

Durch eine Kombination aus Präsentationen, Demos und Labs ermöglichen Sie eine datengesteuerte Entscheidungsfindung, indem Sie Daten sammeln, transformieren und veröffentlichen, und sammeln Sie praktische Erfahrungen durch eine Reihe praktischer Projekte mit Qwiklabs.

Sie haben auch die Möglichkeit, wichtige berufliche Fähigkeiten zu üben, darunter das Entwerfen, Erstellen und Betreiben von Datenverarbeitungssystemen. und Maschinenlernmodelle zum Laufen bringen.
Nach erfolgreichem Abschluss dieses Programms erhalten Sie ein Abschlusszertifikat, das Sie mit Ihrem beruflichen Netzwerk und potenziellen Arbeitgebern teilen können.

Dieses Berufszertifikat besteht aus 5 Kursen mit einer geschätzten Dauer von 4 Monaten.

Kategorie: Vierte Industrielle Revolution -- Entwickelt von: Tecnológico de Monterrey

Mit diesem professionellen Zertifizierungsprogramm können Sie lernen, wie angewandte Datenwissenschaft eine bessere Entscheidungsfindung für ein Unternehmen ermöglicht.

Wenn Sie zum ersten Mal mit Daten umgehen oder nur mit der Verwendung von Excel vertraut sind, hilft Ihnen dieses Programm dabei, mehr über die Datenanalyse zu erfahren, damit Entscheidungen auf der Grundlage großer Informationsmengen optimal getroffen werden können.

Sie müssen kein Data Scientist sein, um Data Science und Datenverarbeitung zu beherrschen, aufgrund von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Deep Learning und digitaler Transformation ist es immer mehr notwendig, Probleme basierend auf Datenextraktion zu lösen, um das Beste daraus zu machen Entscheidungen, zum Beispiel die Personalabteilung, das Marketing oder ein Programmierer, die normalerweise mit großen Datenmengen umgehen, können von der Datenverarbeitung für eine erfolgreiche Entscheidungsfindung und Prozessverbesserung profitieren.

Dieses Professional Certificate in Data Science besteht aus 3 Kursen und hat eine geschätzte Dauer von 3 Monaten.

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Kategorie: Data Science – Entwickelt von: University of California Berkeley

Dieser Kurs gibt Ihnen eine neue Perspektive, um die Themen und Probleme zu erforschen, die Sie interessieren.

Unter anderem wurde das Online-Data-Science-Programm von Berkeley von Googles Vice President of Education und Microsofts Corporate Vice President of Cloud AI unterstützt.

Das Programm basiert auf Data 8, der am schnellsten wachsenden Klasse der UC Berkeley, die jedes Jahr von mehr als 3300 Studenten besucht wird, wenn sie ihre Reise in die Datenwissenschaft beginnen.

Data 8 ist unter den Institutionen als der herausragende Einführungskurs in die Datenwissenschaft anerkannt, der dazu beigetragen hat, die UC Berkeley an die Spitze der Demokratisierung der Datenwissenschaft für alle zu bringen.

Hochrangige Universitäten auf der ganzen Welt, wie Yale, Cornell und NYU, sind Berkeleys Beispiel gefolgt, indem sie ihre eigenen Versionen des bahnbrechenden Datenwissenschaftskurses der UC Berkeley erstellt haben.

Durch dieses professionelle Zertifikat können Studenten aus der ganzen Welt jetzt den beliebtesten Kurs der UC Berkeley belegen.

Dieser Kurs ist für Studierende zugänglich, die zuvor noch keine Statistik- oder Informatikkurse belegt haben.

 
 

Kategorie: Vierte Industrielle Revolution -- Entwickelt von: IBM

Dieses Professional Certificate setzt keine Vorkenntnisse in Programmierung oder Statistik voraus und eignet sich für Studierende mit und ohne Hochschulabschluss. Alles, was Sie brauchen, um loszulegen, sind grundlegende Computerkenntnisse, Highschool-Mathematik, Freude am Umgang mit Zahlen, Lernbereitschaft und der Wunsch, Ihr Profil mit wertvollen Fähigkeiten zu bereichern.

Nach erfolgreichem Abschluss dieses Programms haben Sie reale Datensätze analysiert, interaktive Dashboards erstellt und Berichte präsentiert, um Ihre Ergebnisse zu teilen, was Ihnen das Selbstvertrauen und das Portfolio gibt, um eine Karriere als Associate oder Junior Data Analyst zu beginnen. Es wird auch die Grundlage für andere Datendisziplinen wie Data Science oder Data Engineering schaffen.

Starten Sie Ihre Karriere als Datenanalyst, indem Sie die Grundlagen der Datenanalyse erlernen und praktische Fähigkeiten erwerben. Sie arbeiten mit einer Vielzahl von Datenquellen, Projektszenarien und Datenanalysetools, darunter Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks und Cognos Analytics, und sammeln praktische Erfahrungen mit der Datenmanipulation und der Anwendung von Analysetechniken.

Kategorie: Data Science – Entwickelt von: Corporate Finance Institute CFI

Data Science Fundamentals ist ein Vorbereitungskurs für das BIDA™-Programm des CFI

das nächste Programm Business Intelligence & Datenanalyst (BIDA)™ von CFI wird alle grundlegenden, mittleren und fortgeschrittenen Themen zu Business Intelligence und Datenanalyse abdecken. Dieses Programm vermittelt Ihnen die quantitativen Methoden der Finanzindustrie und der Kapitalmärkte. Es ist ideal für Studenten, die lernen möchten, wie man komplexe Daten analysiert.

Übliche Karrierewege für Studenten des BIDA™-Programms sind Business Intelligence, Vermögensverwaltung, Datenanalyst, quantitativer Analyst und andere Karrieren im Finanzbereich.

Studenten können sich für Updates anmelden und einen Platz im Business Intelligence & Data Analyst (BIDA)™-Programm reservieren.

Kategorie: Data Science -- Entwickelt von: edureka!

Dieser Tableau-Online-Schulungskurs richtet sich an alle, die mit Daten arbeiten, unabhängig von ihrem technischen oder analytischen Hintergrund. Benutzer können gemeinsam nutzbare, interaktive Dashboards erstellen und verteilen, die große Datenmengen in leicht lesbaren Grafiken und Diagrammen darstellen. Die Tableau dedureka-Schulung soll Sie bei der Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung zum Tableau Desktop Certified Associate unterstützen, indem sie Ihnen bereichernde praktische Schulungen in verschiedenen Tableau-Tools bietet. Diese Tableau-Zertifizierungsschulung ist ein Sprungbrett für Ihre Business-Intelligence-Reise. Während dieses Kurses haben Sie die Möglichkeit, an verschiedenen Tableau-Projekten zu arbeiten.

Entdecken Sie mithilfe mehrerer in Tableau integrierter Funktionen neue Möglichkeiten zur Datenanalyse. Erstellen Sie benutzerdefinierte dynamische Visualisierungen über Parameter. Erstellen Sie interaktive Dashboards mithilfe von Aktionen. Informieren Sie sich über bewährte Designpraktiken für Dashboards. Erfahren Sie, wie Sie Dashboards veröffentlichen und teilen und Berechtigungen für Ihre veröffentlichten Daten verwalten. Sammeln Sie umfangreiche praktische Erfahrungen mit verschiedenen Tipps und Tricks zu Tableau.

Kategorie: Data Science – Unterstützt von: LinkedIn Learning

Es besteht ein wachsender Bedarf an Data Scientists und Analysten, relationale Datenspeicher zu verstehen.

Unternehmen verwenden seit langem SQL-Datenbanken zum Speichern von Transaktionsdaten sowie von Daten im Zusammenhang mit Business Intelligence.

Wenn Sie mit SQL-Datenbanken arbeiten müssen, soll Ihnen dieser Kurs dabei helfen, allgemeine Data-Science-Aufgaben auszuführen, einschließlich Suchen, Erkunden und Extrahieren in relationalen Datenbanken.

Der Kurs beginnt mit einem kurzen Überblick über SQL.

Dann die fünf wichtigsten Themen, die ein Datenwissenschaftler verstehen sollte, wenn er mit relationalen Datenbanken arbeitet: grundlegende Statistik in SQL, Datenaufbereitung in SQL, erweiterte Filterung und Datenaggregation, Fensterfunktionen und Datenaufbereitung für die Verwendung mit SQL.

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Kategorie: Data Science – Entwickelt von: New York University

Dieses Programm vermittelt Ihnen grundlegende Informatikkenntnisse in Programmierung und Datenstrukturen.

Das Verständnis, wie Programmieren funktioniert, ist in vielen technischen Disziplinen wie Informationstechnologie, Softwareentwicklung, Cybersicherheit und Informatik unerlässlich.

Die Kurse verwenden die Programmiersprachen C++, um eine solide Grundlage in Programmierung und Datenstrukturen für Studenten zu schaffen.

Die Schüler sammeln wertvolle praktische Erfahrungen beim Programmieren von Lösungen für Probleme in den Labors.

In den Laboren werden die Schüler ihre grundlegenden Programmierkenntnisse üben und viele fortgeschrittene Datenstrukturen entwickeln, darunter Hash-Tabellen, Sortier- und Suchalgorithmen, Binärbäume, AVL-Bäume, Graphalgorithmen und viele weitere fortgeschrittene Informatikthemen.

 

Kategorie: Wahrscheinlichkeit und Statistik -- Entwickelt von: Duke University

In dieser Spezialisierung lernen Sie, Daten in R zu analysieren und zu visualisieren und reproduzierbare Datenanalyseberichte zu erstellen, ein konzeptionelles Verständnis der einheitlichen Natur statistischer Inferenz zu demonstrieren, bayessche und häufige statistische Modellierung und Inferenz durchzuführen, um natürliche Phänomene zu verstehen und Datenentscheidungen zu treffen. , kommunizieren Sie statistische Ergebnisse korrekt, effektiv und im Kontext, ohne sich auf Statistikjargon zu verlassen, kritisieren Sie datengesteuerte Behauptungen und datengesteuerte bewertete Entscheidungen und diskutieren und visualisieren Sie Daten mit R-Paketen für die Datenanalyse.

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