Kurse zur Datenwissenschaft
Datenwissenschaft ist das Fachgebiet, das Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse und fundierte Entscheidungen umwandelt. In dieser Kategorie werden Methoden zur Erfassung, Verarbeitung, Analyse, Visualisierung und Modellierung von Daten mit Werkzeugen wie Python, SQL, maschinellem Lernen und BI-Plattformen vermittelt – als Vorbereitung auf praxisnahe, datengetriebene Herausforderungen.
4.7
Bewertet basierend auf 132 Bewertungen.
4,604 LernendeBereits eingeschrieben
Erlernte Fähigkeiten:
Anwendung von DCF-Techniken auf reale Fallstudien für Investitions- und Geschäftsentscheidungen.Berechnung des Terminal Value sowie Anwendung von Szenario- und Sensitivitätsanalysen in Bewertungsmodellen.Bildverarbeitung mit OpenCVCRUD-OperationenCloud ComputingConvolutional Neural NetworksData PreprocessingDatenaggregation mit pandasDatenanalyseDatenanalyse mit ExcelDatenbankmodellierungDatenbanknormalisierungDatenbankverwaltungDatenhandhabungDatenindexierung und -auswahl in pandasDatenmanipulationDatenmodellierungDatenvisualisierungDatenvorverarbeitungEC2Erstellung vollständiger DCF-Modelle in Excel unter Verwendung realer Unternehmensdaten und Vorlagen.Excel Power QueryExcel für AnfängerExcel-FormelnExplorative DatenanalyseHyperparameter TuningHyperparameter-AbstimmungLineare Regression mit PythonLogistische RegressionMachine Learning with scikit-learnModel Training and EvaluationModelltraining und -bewertungNeural NetworksNeuronale NetzwerkeNumPy Fortgeschrittene TechnikenNumPy GrundlagenNumPy-FunktionenObjekterkennungsansätzePandas DatenmanipulationPower BI GrundlagenPython DatenstrukturenPython KlassifikationsmodellePython-ProgrammierungPython-VisualisierungPython-Visualisierung mit MatplotlibRDSS3SQL GrundlagenSQL MittelstufeSQL in Python-ProjektenSQL-AbfrageoptimierungSQL-GrundlagenSeaborn-VisualisierungStatistik mit PythonTechniken der DatenvisualisierungTensorFlow GrundlagenUmgang mit natürlicher SpracheVerarbeitung natürlicher SpracheVerständnis der Bestandteile des WACC einschließlich Eigenkapitalkosten und Fremdkapitalkosten.Web Scraping mit Python
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Niveau
Lektionstyp
Technologien
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Data Analysis with Excel
2 Stunden 15 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Data Preprocessing, Data Visualization, Data Analysis with Excel, Excel Power Query, Excel Formulas
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Introduction to Cloud Computing
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Erworbene Fähigkeiten: Cloud Computing, S3, RDS, EC2
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Excel Formulas
1 Stunde 15 KapitelAnfänger
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Intermediate SQL
3 Stunden 25 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Intermediate SQL, Data Handling, Data Manipulation, Data Modeling
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Introduction to Power BI
2 Stunden 27 KapitelAnfänger
Erworbene Fähigkeiten: Data Visualization, Data Visualization Techniques, Power BI Fundamentals
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Advanced Techniques in SQL
4 Stunden 23 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: SQL Query Optimization, Data Indexing and Selection in pandas, Database Management, Database Normalization, SQL Basics, CRUD Operations, Database Modeling
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Tableau Fundamentals
3 Stunden 38 KapitelAnfänger
Erworbene Fähigkeiten: Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis
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Introduction to Neural Networks
4 Stunden 25 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
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Advanced Techniques in pandas
4 Stunden 33 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation
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Ultimate NumPy
3 Stunden 27 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions
Berufspfad wählenUmfassende Programme, um einen Berufspfad zu meistern
Spur
Nur für Ultimate
Beherrschung der Datenvisualisierung
5 Kurse
145 AufgabenMittelstufe
4.6
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Nur für Ultimate
SQL von Null bis Held
4 Kurse115 AufgabenAnfänger
4.7
(93)
Spur
Nur für Ultimate
Überwachtes Maschinelles Lernen
5 Kurse144 AufgabenMittelstufe
4.9
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Spur
Nur für Ultimate
Excel-Grundlagen
4 Kurse81 AufgabenAnfänger
4.5
(39)
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BerufsmöglichkeitenErfahren Sie mehr über die beliebtesten Berufe, durchschnittliche Gehälter und Unternehmen, die aktiv nach Spezialisten in diesem Bereich suchen.
Datenwissenschaftler
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KI-Forscher
$149k
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(Durchschnitt in den USA)
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Kurse zur Datenwissenschaft: Wichtige Infos und Fragen
Einführung in Data-Science-Kurse
Wir bieten zahlreiche Kurse zu allen Aspekten der Data Science an, darunter Datenvisualisierung (wie "Ultimative Visualisierung mit Python"), Datenmanipulation mit Python (wie "Ultimatives NumPy" oder "Fortgeschrittene Techniken in pandas"), SQL (wie "Einführung in SQL") und maschinelles Lernen (wie "ML-Einführung mit scikit-learn" oder "Einführung in neuronale Netze").
Vorteile unserer Data-Science-Kurse
Wir bieten unseren Kunden einen umfassenden Lehrplan, praxisnahe Erfahrungen und erfahrene Dozenten.
Karrieremöglichkeiten nach Abschluss von Data-Science-Kursen
Nach Abschluss eines Data-Science-Kurses können Sie potenziell eine Karriere in verschiedenen datengetriebenen Positionen beginnen, darunter Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Engineer usw.
Data-Science-Optionen
Wir bieten zahlreiche Kurse zu allen Aspekten der Data Science an, darunter Datenvisualisierung (wie "Ultimative Visualisierung mit Python"), Datenmanipulation mit Python (wie "Ultimatives NumPy" oder "Fortgeschrittene Techniken in pandas"), SQL (wie "Einführung in SQL") und maschinelles Lernen (wie "ML-Einführung mit scikit-learn" oder "Einführung in neuronale Netze").
Informationen zum Zertifikat
Nach Abschluss eines unserer Data-Science-bezogenen Kurse erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse im Bereich Data Science bestätigt.
Wie wählt man den passenden Data-Science-Kurs aus?
Sie sollten Ihre Ziele bewerten, die Voraussetzungen prüfen und den Lehrplan durchsehen.
Welcher Kurs ist der beste im Bereich Data-Science-Kurse?
Wir bieten viele hochwertige Kurse im Bereich Data Science an, besonders hervorzuheben sind "Fortgeschrittene Techniken in pandas", "Ultimative Visualisierung mit Python" und "ML-Einführung mit scikit-learn".
Warum sollte ich einen Online-Data-Science-Kurs bei Ihrem Unternehmen in Betracht ziehen?
Wir bieten unseren Kunden einen umfassenden Lehrplan, praxisnahe Erfahrungen und erfahrene Dozenten.
Tipps für den erfolgreichen Abschluss eines Data-Science-Kurses
Sie sollten organisiert bleiben, aktiv lernen und regelmäßig üben.
Was kostet die Ausbildung für Data-Science-Kurse?
Wir bieten flexible Preisoptionen an. Unser Pro-Plan beginnt bei 49 $ pro Monat oder 99 $ für drei Monate, mit Einsparungen beim Pro-Jahresplan für 144 $. Unser Ultimate-Plan kostet 59 $ pro Monat, 147 $ für drei Monate oder 299 $ jährlich. Jeder Plan beinhaltet Zugang zu fachkundig erstellten Inhalten, interaktiven Herausforderungen und Zertifizierung.
Welcher Data-Science-Kurs ist am besten für Anfänger geeignet?
Für Einsteiger eignen sich besonders "Einführung in SQL" und "Pandas First Steps".
Welche Schlüsselqualifikationen sind erforderlich, um in Data Science erfolgreich zu sein?
Sie sollten über grundlegende Programmiererfahrung und mathematische Grundkenntnisse verfügen.
Wie unterscheidet sich Data Science von Machine Learning?
Data Science befasst sich mit dem gesamten Prozess der Arbeit mit Daten, während maschinelles Lernen ein Teilbereich der Data Science ist, der sich speziell mit der Entwicklung und Anwendung von Algorithmen beschäftigt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.
Welchen Einfluss hat Data Science auf die Industrie?
Data Science fördert Innovation und Effizienz in verschiedenen Branchen, indem sie umsetzbare Erkenntnisse liefert, die Entscheidungsfindung verbessert und Prozesse optimiert. Beispielsweise hilft sie Unternehmen, Markttrends, Kundenverhalten und operative Effizienz zu verstehen.
Ist ein Data-Science-Kurs schwierig?
Der Schwierigkeitsgrad kann je nach Vorkenntnissen und Komplexität des Kurses variieren. Kurse mit praxisnahen Übungen und Unterstützung können den Lernprozess erleichtern. Grundkenntnisse in Statistik und Programmierung können die Schwierigkeit verringern.
Welchen Abschluss benötigt man für Data Science?
Ein spezifischer Abschluss ist nicht immer erforderlich, viele Data Scientists verfügen jedoch über Abschlüsse in Bereichen wie Informatik, Statistik, Mathematik oder Ingenieurwesen. Einige Positionen erfordern möglicherweise höhere Abschlüsse oder spezielle Zertifizierungen, aber praktische Erfahrung und Fähigkeiten sind ebenfalls sehr wertvoll.
Was Unsere Benutzer Sagen
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