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.
4.4
Bewertet basierend auf 211 Bewertungen.
6,165 LernendeBereits eingeschrieben
Erlernte Fähigkeiten:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced 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)Attention Mechanisms TheoryAusreißererkennungAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBayesian OptimizationBildverarbeitung mit OpenCVCatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChain-of-Thought-PromptingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationConvergence TheoryConvex AnalysisConvolutional Neural NetworksCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: Umgang mit Ausreißern und unregelmäßigen FormenData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDaten-Normalisierung und DistanzmaßeDatenbereinigungDatenumwandlungDatenvorverarbeitungDeduplication AlgorithmsDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDiffusionsmodelleDimensionality reduction evaluation DimensionsreduktionDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEnd-to-End-Modellentwicklung und -bewertungEthical AI PrinciplesEthische EntscheidungsfindungEvaluationsmetriken für Generative KIEvolutionäre OptimierungExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFeature EngineeringFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFew-Shot-PromptingFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunktionen & MengenFuzzy Matching in PythonGAN FundamentalsGANsGaussian Mixture Models: probabilistisches ClusteringGenerative KIGenetische AlgorithmenGradient Boosting for TSGradient DescentGradientenabstiegGrenzwerte & AbleitungenGrundlagen der KI-EthikGrundlagen des Prompt EngineeringsGrundlagen des Reinforcement LearningGrundlagen und Algorithmen des ClusteringsGrundlagen von GymnasiumHauptkomponentenanalyse (PCA)Helmert CodingHierarchisches Clustering und DendrogrammeHigh-Cardinality Feature EncodingHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHyperparameter-OptimierungHyperparameter-TuningHypothesis TestingImplementierung rekurrenter Netze in PyTorchImputation fehlender WerteInformation-Theoretic LossesIntegraleIsolation Forest ImplementationK-Means: Prinzipien und Cluster-OptimierungKolmogorov–Smirnov TestKonzepte des DatenschutzesKovarianz und EigenzerlegungKünstliche ImmunsystemeL1, L2, and Elastic Net RegularizationLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLineare Regression mit PythonLineare TransformationenLocal Outlier Factor AnalysisLogistische RegressionLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsMachine Learning mit scikit-learnManual Search MethodsMaschinelles Lernen mit scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrixzerlegungMean-CenteringMerkmalsauswahlMerkmalskodierungMerkmalsskalierungMethoden der dynamischen ProgrammierungModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModelltraining und -bewertungMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMonte-Carlo-TechnikenMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisNeuroevolutionNeuronale NetzeNeuronale NetzwerkeNormalization (L1, L2, Max)ObjekterkennungsverfahrenOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPartikelschwarmoptimierungPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPipeline-ErstellungPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrompt-EvaluierungPrompt-VerfeinerungPyTorch-GrundlagenPython-DatenstrukturenPython-KlassifikationsmodellePython-ProgrammierungRahmenwerke für verantwortungsvolle KIRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisches BewusstseinReihenanalyseRisk Minimization TheoryRollen- und Kontext-PromptingSatz von BayesSchwarmintelligenzSelf-Attention IntuitionStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStatistische KennzahlenStochastic OptimizationStrukturierte AusgabeerstellungTemporal ValidationTemporal-Difference-LernenTensorFlow-GrundlagenTime Series AnalysisTime Series WindowingTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformerTransformer Architecture UnderstandingTransparenzprinzipienTree-Based ForecastingUmgang mit fehlenden und kategorialen DatenUmgang mit natürlicher SpracheUnderstanding GAN VariantsVAEsVektoren & MatrizenVerantwortlichkeit in KIVerarbeitung natürlicher SpracheVerarbeitung von Zeitreihen- und sequenziellen DatenVerständnis von RNNs, LSTMs und GRUsWahrscheinlichkeitsregelnWahrscheinlichkeitsverteilungenWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingt-test and z-test Application
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Linear Regression with Python
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Recurrent Neural Networks with Python
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Computer Vision Essentials with Python
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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.
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