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 7 Bewertungen.
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Erlernte Fähigkeiten:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgorithmen für Multi-Armed BanditsAlignment and Generalization RisksAnalyse von Fairness und VerzerrungenAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Anwendung von RNNs auf NLP-Aufgaben (Sentimentanalyse)Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningApproximation TheoryArrow Data ModelAttention Mechanisms TheoryAusreißererkennungAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–Variance TradeoffBildverarbeitung mit OpenCVBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChain-of-Thought-PromptingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinual Learning TheoryContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisConvolutional Neural NetworksCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCritical Analysis of NTK LimitationsCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen FormenData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDaten-Normalisierung und DistanzmaßeDatenbereinigungDatenumwandlungDatenvorverarbeitungDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDiffusionsmodelleDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDistance CollapseDistributional Analysis of Neural NetworksDocument Chunking and IndexingDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnd-to-End-Modellentwicklung und -bewertungEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEthische EntscheidungsfindungEvaluation Under Distribution ShiftEvaluationsmetriken für Generative KIEvolutionäre OptimierungExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFairness in MLFeature EngineeringFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFew-Shot-PromptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFunktionen & MengenFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGAN FundamentalsGANsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistisches ClusteringGaussian Process CorrespondenceGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative KIGenerative Model ConnectionsGenetische AlgorithmenGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGradientenabstiegGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsGrenzwerte & AbleitungenGrundlagen der KI-EthikGrundlagen des Prompt EngineeringsGrundlagen des Reinforcement LearningGrundlagen und Algorithmen des ClusteringsGrundlagen von GymnasiumHauptkomponentenanalyse (PCA)Helmert CodingHierarchisches Clustering und DendrogrammeHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameter-OptimierungHyperparameter-TuningHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplementierung rekurrenter Netze in PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputation fehlender WerteIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInfinite-Width Neural Network TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraleInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: Prinzipien und Cluster-OptimierungKernel MethodsKernel Regression DynamicsKernel-based RegularizationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKonzepte des DatenschutzesKovarianz und EigenzerlegungKünstliche ImmunsystemeL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLarge-Width Limit TheoryLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimits of LLM GeneralizationLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLineare Regression mit PythonLineare TransformationenLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLogistische RegressionLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsMachine Learning mit scikit-learnManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMaschinelles Lernen mit scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixzerlegungMaximum-Margin SolutionsMean Field Theory in Neural NetworksMean-CenteringMembership FunctionsMerkmalsauswahlMerkmalskodierungMerkmalsskalierungMethoden der dynamischen ProgrammierungMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Scaling ConceptsModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelltraining und -bewertungMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte Carlo IntuitionMonte-Carlo-TechnikenMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeural Tangent Kernel FormalismNeuroevolutionNeuronale NetzeNeuronale NetzwerkeNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normed and Banach SpacesNull Handling in ArrowODE Formulations in Generative ModelsObjekterkennungsverfahrenOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization Dynamics in RLHFOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPartikelschwarmoptimierungPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPipeline-ErstellungPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPrompt-Based GeneralizationPrompt-EvaluierungPrompt-VerfeinerungPyArrow API UsagePyTorch-GrundlagenPython-DatenstrukturenPython-KlassifikationsmodellePython-ProgrammierungQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRahmenwerke für verantwortungsvolle KIRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regularization and Inductive BiasRegulatorisches BewusstseinReihenanalyseReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyRetrieval-Augmented Generation FundamentalsReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRollen- und Kontext-PromptingRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLSatz von BayesSchwarmintelligenzScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistische KennzahlenStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsStrukturierte AusgabeerstellungSubword Tokenization AlgorithmsTF-IDF WeightingTemporal ValidationTemporal-Difference-LernenTensorFlow-GrundlagenTheoretical Deep Learning InsightsTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTraining Dynamics in Mean Field RegimesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformerTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransparenzprinzipienTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUmgang mit fehlenden und kategorialen DatenUmgang mit natürlicher SpracheUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUniform ConvergenceVAEsVC DimensionVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVektoren & MatrizenVerantwortlichkeit in KIVerarbeitung natürlicher SpracheVerarbeitung von Zeitreihen- und sequenziellen DatenVerständnis von RNNs, LSTMs und GRUsVocabulary OptimizationWahrscheinlichkeitsregelnWahrscheinlichkeitsverteilungenWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application
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5 Stunden 29 Kapitel
2 Stunden 16 Kapitel
2 Stunden 19 Kapitel
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4 Stunden 29 Kapitel
4 Stunden 21 Kapitel
6 Stunden 37 Kapitel
3 Stunden 20 Kapitel
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Technologien
kurs
Einführung in Neuronale Netze mit Python
4 Stunden 25 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: Neuronale Netze, Modelltraining und -bewertung, Datenvorverarbeitung, Hyperparameter-Optimierung, Machine Learning mit scikit-learn
kurs
Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python
4 Stunden 32 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Maschinelles Lernen mit scikit-learn, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Optimierung
kurs
Einführung in NLP mit Python
5 Stunden 29 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: Verarbeitung natürlicher Sprache, Umgang mit natürlicher Sprache
kurs
Einführung in TensorFlow
2 Stunden 16 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: TensorFlow-Grundlagen, Neuronale Netze, Python-Datenstrukturen, Datenvorverarbeitung
kurs
Lineare Regression mit Python
2 Stunden 19 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Lineare Regression mit Python, Modelltraining und -bewertung
kurs
Klassifikation mit Python
3 Stunden 24 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Python-Programmierung, Python-Klassifikationsmodelle, Logistische Regression, Datenvorverarbeitung, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Tuning
kurs
Clusteranalyse Mit Python
4 Stunden 34 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Grundlagen und Algorithmen des Clusterings, Umgang mit fehlenden und kategorialen Daten, Daten-Normalisierung und Distanzmaße, K-Means: Prinzipien und Cluster-Optimierung, Hierarchisches Clustering und Dendrogramme, DBSCAN: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen Formen, Gaussian Mixture Models: probabilistisches Clustering
kurs
Rekurrente Neuronale Netze mit Python
3 Stunden 22 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Verständnis von RNNs, LSTMs und GRUs, Implementierung rekurrenter Netze in PyTorch, Verarbeitung von Zeitreihen- und sequenziellen Daten, Anwendung von RNNs auf NLP-Aufgaben (Sentimentanalyse), End-to-End-Modellentwicklung und -bewertung
kurs
Grundlagen der Computer Vision
4 Stunden 29 KapitelMittelstufe
Erworbene Fähigkeiten: Bildverarbeitung mit OpenCV, Convolutional Neural Networks, Objekterkennungsverfahren
kurs
Tiefe Generative Modelle
4 Stunden 21 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: Generative KI, VAEs, GANs, Transformer, Diffusionsmodelle, Evaluationsmetriken für Generative KI
kurs
Einführung in Reinforcement Learning mit Python
6 Stunden 37 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: Grundlagen des Reinforcement Learning, Algorithmen für Multi-Armed Bandits, Methoden der dynamischen Programmierung, Monte-Carlo-Techniken, Temporal-Difference-Lernen, Grundlagen von Gymnasium
kurs
PyTorch Essentials
3 Stunden 20 KapitelFortgeschritten
Erworbene Fähigkeiten: PyTorch-Grundlagen, Neuronale Netzwerke, Modelltraining und -bewertung
Berufspfad wählenUmfassende Programme, um einen Berufspfad zu meistern
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7 Kurse
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BerufsmöglichkeitenErfahren Sie mehr über die beliebtesten Berufe, durchschnittliche Gehälter und Unternehmen, die aktiv nach Spezialisten in diesem Bereich suchen.
Datenwissenschaftler
Big Data Analyst
NLP-Ingenieur
Deep-Learning-Ingenieur
KI-Forscher
$149k
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(Durchschnitt in den USA)
Einstellende Unternehmen
*Quelle: Glassdoor
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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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Über 250 hochbewertete KurseAbschlusszertifikateKI-Assistent in allen Kursen40+ hands-on Real-world projectsPersonalisierte LernpfadeUnbegrenzte ArbeitsbereicheTop-Kurse in der Datenwissenschaft Kategorie
1. | Einführung in Neuronale Netze mit Python |  4 Stunden |  25 Kapitel |
2. | Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python | 4 Stunden | 32 Kapitel |
3. | Einführung in NLP mit Python | 5 Stunden | 29 Kapitel |
4. | Einführung in TensorFlow | 2 Stunden | 16 Kapitel |
5. | Lineare Regression mit Python | 2 Stunden | 19 Kapitel |
1. Einführung in Neuronale Netze mit Python
Stunden
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