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Datenwissenschaft Online-Kurse mit Zertifikat
Datenwissenschaft

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.
5 Lernende
Bereits eingeschrieben
Erlernte Fähigkeiten:
Algorithmen für Multi-Armed BanditsAnwendung von RNNs auf NLP-Aufgaben (Sentimentanalyse)Bildverarbeitung mit OpenCVConvolutional Neural NetworksDBSCAN: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen StrukturenData PreprocessingDaten-Normalisierung und DistanzmetrikenDatenvorverarbeitungEnd-to-End-Modellentwicklung und -bewertungGaussian Mixture Models: probabilistisches ClusteringGrundlagen des Reinforcement LearningGrundlagen und Algorithmen des ClusteringsGrundlagen von GymnasiumHierarchisches Clustering und DendrogrammeHyperparameter TuningHyperparameter-AbstimmungHyperparameter-OptimierungImplementierung rekurrenter Netzwerke in PyTorchK-Means: Prinzipien und Cluster-OptimierungLineare Regression mit PythonLogistische RegressionMachine Learning with scikit-learnMaschinelles Lernen mit scikit-learnMethoden der dynamischen ProgrammierungModel Training and EvaluationModelltraining und -bewertungMonte-Carlo-TechnikenNeural NetworksNeuronale NetzwerkeObjekterkennungsansätzePyTorch-GrundlagenPython DatenstrukturenPython KlassifikationsmodellePython-ProgrammierungTemporal-Difference-LernenTensorFlow GrundlagenUmgang mit fehlenden und kategorialen DatenUmgang mit natürlicher SpracheVerarbeitung natürlicher SpracheVerarbeitung von Zeitreihen- und sequentiellen DatenVerständnis von RNNs, LSTMs und GRUs
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kurs

Introduction to Neural Networks

Introduction to Neural Networks

description 4 Stunden
description 25 Kapitel

Fortgeschritten

Erworbene Fähigkeiten: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn

kurs

ML-Einführung Mit Scikit-Learn

ML-Einführung Mit Scikit-Learn

description 4 Stunden
description 32 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Maschinelles Lernen mit scikit-learn, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Optimierung

kurs

Einführung in NLP

Einführung in NLP

description 5 Stunden
description 29 Kapitel

Fortgeschritten

Erworbene Fähigkeiten: Verarbeitung natürlicher Sprache, Umgang mit natürlicher Sprache

kurs

Einführung in TensorFlow

Einführung in TensorFlow

description 3 Stunden
description 18 Kapitel

Fortgeschritten

Erworbene Fähigkeiten: TensorFlow Grundlagen, Neuronale Netzwerke, Python Datenstrukturen, Datenvorverarbeitung

kurs

Lineare Regression mit Python

Lineare Regression mit Python

description 2 Stunden
description 19 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Lineare Regression mit Python, Modelltraining und -bewertung

kurs

Klassifikation mit Python

Klassifikation mit Python

description 3 Stunden
description 24 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Python-Programmierung, Python Klassifikationsmodelle, Logistische Regression, Datenvorverarbeitung, Modelltraining und -bewertung, Hyperparameter-Abstimmung

kurs

Clusteranalyse

Clusteranalyse

description 4 Stunden
description 34 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Grundlagen und Algorithmen des Clusterings, Umgang mit fehlenden und kategorialen Daten, Daten-Normalisierung und Distanzmetriken, K-Means: Prinzipien und Cluster-Optimierung, Hierarchisches Clustering und Dendrogramme, DBSCAN: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen Strukturen, Gaussian Mixture Models: probabilistisches Clustering

kurs

Einführung in RNNs

Einführung in RNNs

description 3 Stunden
description 22 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Verständnis von RNNs, LSTMs und GRUs, Implementierung rekurrenter Netzwerke in PyTorch, Verarbeitung von Zeitreihen- und sequentiellen Daten, Anwendung von RNNs auf NLP-Aufgaben (Sentimentanalyse), End-to-End-Modellentwicklung und -bewertung

kurs

Computer Vision Essentials

Computer Vision Essentials

description 4 Stunden
description 29 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Bildverarbeitung mit OpenCV, Convolutional Neural Networks, Objekterkennungsansätze

kurs

Einführung in das Reinforcement Learning

Einführung in das Reinforcement Learning

description 6 Stunden
description 37 Kapitel

Fortgeschritten

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-Grundlagen

PyTorch-Grundlagen

description 3 Stunden
description 20 Kapitel

Fortgeschritten

Erworbene Fähigkeiten: PyTorch-Grundlagen, Neuronale Netzwerke, Modelltraining und -bewertung

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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
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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.
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