7 zertifizierte Data Science-Kurse zur Verbesserung Ihrer beruflichen Fähigkeiten mit Coursera

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Was ist Datenwissenschaft??

Nur für den Fall, dass Sie nicht darüber informiert sind, beschreiben wir kurz das Gebiet der Datenwissenschaft, damit Sie eine Vorstellung davon bekommen, was diese Kurse beinhalten.

In einem Satz ist Data Science ein Bereich, der alle möglichen Methoden verwendet, um Erkenntnisse aus Daten zu ziehen. Dies ermöglicht es den Menschen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Mit der Explosion von Big Data Was ist Big Data, warum ist es wichtig und wie gefährlich ist es? Was ist Big Data, warum ist es wichtig und wie gefährlich ist es? Big Data unterstützt viele Branchen und wirkt sich auf unser ganzes Leben aus. Aber ist es gefährlicher oder hilfreicher? Lesen Sie mehr und einfachere Methoden, um Daten in großen Mengen zu sammeln, als je zuvor. Es ist von wesentlicher Bedeutung, dass Data Science verarbeitet und sinnvolle Entscheidungen getroffen werden. In diesen Kursen werden Sie in Data Science eingeführt und Sie können zu einem bestimmten Bereich verzweigen, an dem Sie interessiert sind.

1. Die Data Scientist's Toolbox von Johns Hopkins University

Der erste Kurs in der Datentechnischen Spezialisierung der Universität. Es dient als Übersicht, was Datenwissenschaftler tun und mit denen sie arbeiten. Sie lernen die Grundlagen zur Umwandlung von Daten in Informationen, die Sie ergreifen können, sowie technische Hilfsmittel, die in anderen Data Science-Kursen wie R-Programmierung, Git usw. verwendet werden.

Sie werden sich noch nicht mit dem Thema Data Science befassen, aber dies ist eine wertvolle Grundlage für die Werkzeuge des Handels.

2. Abrufen und Reinigen von Daten durch die Johns Hopkins University

Wie die Beschreibung in diesem Kurs besagt, benötigen Sie einige Daten, bevor Sie mit Daten arbeiten können. Daher konzentriert sich diese Klasse auf Möglichkeiten, einige zu erhalten. Sie erfahren, wie Sie Daten aus dem Internet, Datenbanken, verschiedenen APIs und mehr erhalten.

In ähnlicher Weise lernen Sie das Wesentliche der Datenbereinigung kennen, wie Sie Ihre Daten ordentlich gestalten, damit Sie leichter damit arbeiten können. Wenn Sie Ihre Daten in einem guten Zustand halten, wird das Arbeiten viel einfacher und nützlicher.

3. Maschinelles Lernen von Stanford

Maschinelles Lernen, der Prozess, Computer ohne explizite Programmierung zum Handeln zu bringen, ist heute enorm. Der Fortschritt bei selbstfahrenden Autos, automatisierten Webtechnologien und ähnlichen Bereichen war fantastisch und durch maschinelles Lernen werden sie alle angetrieben.

Es ist ein wichtiger Teil der Datenwissenschaft, was es zu einem großartigen Coursera-Kurs macht. Sie lernen etwas über maschinelle Lerntechniken, deren Anwendung und einige bewährte Methoden auf diesem Gebiet. Interessanterweise wird dieser Kurs von Andrew Ng, dem Mitbegründer von Coursera, unterrichtet.

4. Einführung in die Datenwissenschaft in Python von der University of Michigan

Python ist eine beliebte Programmiersprache für alle möglichen Zwecke. Es ist daher keine Überraschung, dass sie in der Datenwissenschaft verwendet wird. Dieser Kurs ist der erste in einem fünfteiligen Teil Angewandte Datenwissenschaft mit Python-Spezialisierung Satz von der University of Michigan, betrachtet die Grundlagen von Python und Datenmanipulation.

Nach diesem Kurs wissen Sie, wie Sie Daten in Python bereinigen und bearbeiten. Es handelt sich um einen Kurs auf mittlerem Niveau, so dass keine Neulinge für Python oder Statistiken erforderlich sind.

5. Grundlagen der Google Cloud-Plattform: Kerninfrastruktur von Google Cloud

Die Cloud-Technologie von Google ist einer der Spitzenreiter der Datenwissenschaft. Warum lernen Sie nicht von den Besten? Dieser Kurs ist der erste Teil der Cloud-Plattform-Spezialisierung von Google und führt Sie durch die Grundlagen der Arbeit mit den verschiedenen Diensten. Als Erstes lernen Sie Google App Engine und Google Computer Engine kennen.

Es ist ein großartiger Überblick über die leistungsstarken Dienste, die Google zur Verfügung stellt, und hilft Ihnen bei der Entscheidung, ob Sie weitere Informationen erhalten möchten. Dieser Kurs dauert nur eine Woche, sodass Sie ihn in ungefähr sieben Stunden absolvieren können.

6. Inferenzstatistik von der Universität Amsterdam

Wenn Sie keine Erfahrung mit Statistiken haben, könnten Sie Schwierigkeiten beim Verständnis der Datenwissenschaft haben. In diesen Fällen erhalten Sie in diesem Kurs einige Hintergrundinformationen zum Feld.

Sie lernen grundlegende Prinzipien für das Testen von Besonderheiten kennen und erkunden anschließend gängige statistische Tests und deren Interpretation.

7. Data Science Specialization der Johns Hopkins University

Wenn Sie es mit Data Science ernst meinen, schauen Sie sich die Spezialisierung von Coursera für Data Science an. Dies ist eine Neun-Kurs-Einführung in die Disziplin, die durch ein reales Projekt abgeschlossen wird.

Einige der oben genannten Kurse wurden aus dieser Spezialisierung genommen. Sie können sie also einzeln belegen, wenn Sie sich nur für das Fach interessieren. Wenn Sie das gesamte Paket durcharbeiten, können Sie jedoch viel mehr lernen Sie erhalten nach Abschluss ein wertvolles Zertifikat.

Diese Spezialisierung dauert etwa neun Monate mit fünf Stunden Arbeitszeit pro Woche. Es ist für Anfänger gedacht und erfordert kein Hintergrundwissen außer einem Grundwissen über Python.

Bereit, über Data Science zu lernen?

Wir haben sechs Kurse hervorgehoben, die verschiedene Bereiche des Toolkits für Datenwissenschaftler abdecken, die Sie auf Coursera erkunden können. Wenn Sie weiter gehen möchten, sehen Sie sich die Spezialisierung von Johns Hopkins an, um mehr über dieses Thema zu erfahren.

Data Science ist ein spannendes Feld, und es wird nur weiter wachsen, wenn die Technologie leistungsfähiger wird. Nutzen Sie jetzt die hervorragenden (und bezahlbaren) Kurse von Coursera, um Ihre Karriere zu beginnen!

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