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.

4.5

Bewertet basierend auf 321 Bewertungen.

6,550 Lernende

Bereits eingeschrieben

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 BanditsAnalyse von Fairness und VerzerrungenAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Anwendung von RNNs auf NLP-Aufgaben (Sentimentanalyse)Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningApproximation TheoryArrow Data ModelAttention Mechanisms TheoryAusreißererkennungAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–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 QueryingCompression Trade-off ReasoningConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsContinual Learning TheoryConvergence TheoryConvex AnalysisConvolutional Neural NetworksCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-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 CollapseDocument Chunking and IndexingDrift 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 StrategiesFunktionen & MengenFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGAN FundamentalsGANsGaussian DistributionGaussian Mixture Models: probabilistisches ClusteringGeneralization BoundsGenerative KIGenetische AlgorithmenGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeospatial 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 Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameter-OptimierungHyperparameter-TuningHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplementierung rekurrenter Netze in PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputation fehlender WerteIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraleInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: Prinzipien und Cluster-OptimierungKernel MethodsKnowledge 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 TechniquesLatent 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 Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMaschinelles Lernen mit scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixzerlegungMaximum-Margin SolutionsMean-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-TechnikenMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeuroevolutionNeuronale NetzeNeuronale NetzwerkeNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Null Handling in ArrowODE Formulations in Generative ModelsObjekterkennungsverfahrenOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization 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 ConceptsPreprocessing 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 AlgorithmRademacher ComplexityRahmenwerke für verantwortungsvolle KIRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisches BewusstseinReihenanalyseReliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk 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 GraphsSpatial 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 AlgorithmsTemporal ValidationTemporal-Difference-LernenTensorFlow-GrundlagenTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTransfer 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 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

Machen Sie ein kurzes Quiz und kommen Sie Ihren Zielen näher!

80,000

Studierende haben die Kurse bereits erfolgreich abgeschlossen und setzen ihre Fähigkeiten am Arbeitsplatz ein.

92%

Nutzer finden unsere Kurse nützlich.

Kurse

Durchsuchen Datenwissenschaft Kurse und Projekte

Niveau

Lektionstyp

Technologien

Introduction to Neural Networks with Python

4 Stunden

25 Kapitel

Fortgeschritten

17 JETZT STUDIEREN

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

Introduction to Machine Learning with Python

4 Stunden

32 Kapitel

Mittelstufe

15 JETZT STUDIEREN

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

Introduction to NLP with Python

5 Stunden

29 Kapitel

Fortgeschritten

1 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduction to TensorFlow

2 Stunden

16 Kapitel

Mittelstufe

1 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

Linear Regression with Python

2 Stunden

19 Kapitel

Mittelstufe

2 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Classification with Python

3 Stunden

24 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Cluster Analysis with Python

4 Stunden

34 Kapitel

Mittelstufe

2 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering

Recurrent Neural Networks with Python

3 Stunden

22 Kapitel

Mittelstufe

1 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation

Mathematics for Data Science with Python

5 Stunden

51 Kapitel

Anfänger

8 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 Stunde

12 Kapitel

Anfänger

5 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

Prompt Engineering Basics

1 Stunde

9 Kapitel

Anfänger

3 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation

PyTorch Essentials

3 Stunden

20 Kapitel

Fortgeschritten

3 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

1 2 3 ...6

1 2 ...

Berufspfad wählenUmfassende Programme, um einen Berufspfad zu meistern

Spur

Nur für Ultimate

Beherrschung des Maschinellen Lernens

Mittelstufe

Vorteile von Codefinity

KI-unterstütztes Lernen

Erleben Sie die Faszination der Tech-Fähigkeiten! Unser KI-Assistent bietet Echtzeit-Feedback, personalisierte Hinweise und Fehlererklärungen, damit Sie mit Zuversicht lernen können.

Arbeitsbereiche

Mit Arbeitsbereichen können Sie Projekte direkt auf unserer Plattform erstellen und teilen. Wir haben Vorlagen für Sie vorbereitet

Lernpfade

Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Karriereentwicklung und beginnen Sie Ihren Weg zur Beherrschung der neuesten Technologien

Praxisnahe Projekte

Praxisnahe Projekte werten Ihr Portfolio auf und zeigen praktische Fähigkeiten, um potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken

Warum Codefinity herausragt

Videoinhalte

Herunterladbare Materialien

Angesehene Zertifikate

Interaktive Lernumgebung

Fehlerkorrektur

KI-Assistent

Zugang zu allen Inhalten mit einem Abonnement

Codefinity

Videobasierte Lernplattformen

Codefinity

Videobasierte Lernplattformen

Videoinhalte

Herunterladbare Materialien

Angesehene Zertifikate

Interaktive Lernumgebung

Fehlerkorrektur

KI-Assistent

Zugang zu allen Inhalten mit einem Abonnement

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

$197k

$246k

Min

Average

Max

Jahresgehalt

(Durchschnitt in den USA)

Einstellende Unternehmen

*Quelle: Glassdoor

Gewählt von Studenten der besten Schulen

Einschließlich 30 von den Top-30 US-Colleges

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

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.

Verwandte Themen

Webentwicklung QA Cloud Computing JavaScript Social Media Management Deep Learning Excel Frontend-Entwicklung C#Spieleentwicklung

Was Unsere Benutzer Sagen

Treten Sie 1,5+ Millionen bei, die ihre KI- und Datenfähigkeiten bei Codefinity vorantreiben

Bereit, um loszulegen?

ProBestes Einführungsangebot$12 /MonatJährlich abgerechnet

Über 250 hochbewertete Kurse

Abschlusszertifikate

KI-Assistent in allen Kursen

40+ hands-on Real-world projects

Personalisierte Lernpfade

Unbegrenzte Arbeitsbereiche

UltimateAlles, um Ihre Karriere zu fördern$25 /MonatJährlich abgerechnet

Über 250 hochbewertete Kurse

Abschlusszertifikate

KI-Assistent in allen Kursen

40+ hands-on Real-world projects

Personalisierte Lernpfade

Unbegrenzte Arbeitsbereiche

Top-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