Diese Specialization entmystifiziert die Datenwissenschaft und macht die Lernenden mit den wichtigsten F盲higkeiten, Techniken und Konzepten der Datenwissenschaft vertraut. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten wie der Analytik-Taxonomie, dem branchen眉bergreifenden Standardprozess 蹿眉谤 Data Mining und der Datendiagnose und vergleicht dann Data Science mit klassischen statistischen Techniken. Der Kurs bietet auch einen 脺berblick 眉ber die g盲ngigsten Techniken, die in der Datenwissenschaft verwendet werden, darunter Datenanalyse, statistische Modellierung, Data Engineering, Manipulation von Daten in gro脽em Umfang (Big Data), Algorithmen 蹿眉谤 Data Mining, Datenqualit盲t, Korrektur und Konsistenzoperationen.
Spezialisierung 蹿眉谤 Grundlagen der Datenwissenschaft
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Spezialisierung 蹿眉谤 Grundlagen der Datenwissenschaft
Verschaffen Sie sich einen 脺berblick 眉ber die Grundlagen der Datenwissenschaft.
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozent: Julie Pai
6.998 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.3
(161听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Anf盲nger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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4.3
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Stufe Anf盲nger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Statistical Modeling
- Statistical Analysis
- Unsupervised Learning
- Regression Analysis
- Data Analysis
- Classification And Regression Tree (CART)
- Decision Tree Learning
- Analytical Skills
- Social Media
- Natural Language Processing
- Predictive Modeling
- Data Mining
- Data Ethics
- Text Mining
- Predictive Analytics
- Data Science
- Business Analytics
- Anomaly Detection
- Cloud Computing
- Data Strategy
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
8 Praxis眉bungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universit盲ten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verst盲ndnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of California, Irvine.
Spezialisierung - 4 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Das Wissen und die F盲higkeiten, die 蹿眉谤 die Arbeit im Bereich der Datenwissenschaft erforderlich sind
Wie Data Science zur L枚sung von Gesch盲ftsproblemen eingesetzt wird
Die Vorteile der Verwendung des branchen眉bergreifenden Standardprozesses 蹿眉谤 Data Mining (CRISP-DM)
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Pr盲diktive Analytik
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Daten Strategie
Kategorie: Analytische F盲higkeiten
Kategorie: Kleine Daten
Kategorie: Analytics
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Unternehmensanalytik
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Big Data
Kategorie: Deskriptive Analytik
Was Sie lernen werden
Die Anwendung der pr盲diktiven Modellierung auf die berufliche und akademische Arbeit
Anwendungen der Klassifizierungsanalyse: Entscheidungsb盲ume
Anwendungen der Regressionsanalyse (linear und logistisch)
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Pr盲diktive Modellierung
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsb盲umen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: 脺berwachtes Lernen
Kategorie: Pr盲diktive Analytik
Kategorie: Un眉berwachtes Lernen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Vorhersage
Kategorie: Maschinelles Lernen
Was Sie lernen werden
Clusteranalyse und Segmentierung
Kollaborative Filterung und Warenkorbanalyse
Anwendungen von Klassifizierungs- und Regressionsmodellen zur Vorhersage
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Un眉berwachtes Lernen
Kategorie: Korrelationsanalyse
Kategorie: Aufdeckung von Betrug
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Pr盲diktive Modellierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Cross Selling
Kategorie: Marktanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: 脺berwachtes Lernen
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Anomalie-Erkennung
Kategorie: Pr盲diktive Analytik
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Was Sie lernen werden
Anwendungen der Verarbeitung nat眉rlicher Sprache
Grundlagen der Analyse sozialer Medien
Zuk眉nftige Trends und M枚glichkeiten in der Datenwissenschaft
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Pr盲diktive Modellierung
Kategorie: Soziale Netzwerke
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Internet der Dinge
Kategorie: Verarbeitung nat眉rlicher Sprache
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Geografische Informationen und Technologie
Kategorie: Analytics
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Big Data
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Dozent
5 Kurse18.430 Lernende
Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�
Larry W.
Lernender seit 2021
鈥濿enn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universit盲t nicht anbietet, ist 糖心vlog官网观看 mit die beste Alternative.鈥�
Chaitanya A.
鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥�
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H盲ufig gestellte Fragen
Dieses Programm ist komplett online, Sie m眉ssen also nicht pers枚nlich in einem Klassenzimmer erscheinen. Sie k枚nnen jederzeit und 眉berall 眉ber das Internet oder Ihr mobiles Ger盲t auf Ihre Vorlesungen, Texte und Aufgaben zugreifen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-t盲gige Testphase, in der Sie kostenlos k眉ndigen k枚nnen. Danach gew盲hren wir keine R眉ckerstattung, aber Sie k枚nnen Ihr Abonnement jederzeit k眉ndigen. Siehe unsere vollst盲ndigen R眉ckerstattungsbedingungen.
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