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Programmieren-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Code geschrieben, getestet und strukturiert wird. Sie können Fähigkeiten in Syntax, Algorithmen, Datenstrukturen und Projektaufbau aufbauen. Viele Kurse stellen Entwicklungsumgebungen, Versionskontrolle und Beispiele aus der Praxis vor.


Beliebte Programmieren Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM Produktmanager

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Agile Methodik, ChatGPT, Innovation, Produktmanagement, Führungsqualitäten, Verantwortungsvolle AI, Generative KI, Entwicklung neuer Produkte, Produktentwicklung, KI-Produktstrategie, Leiterschaft, Kanban-Prinzipien, Prüfung der Benutzerfreundlichkeit, Planung der Prüfung, Scrum (Software-Entwicklung), Rückstände, Agile Entwicklung von Software, Agile Software-Entwicklung, Anwenderbericht, Produkt-Roadmaps, Anmeldung, Produktlebenszyklus-Management

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4466 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
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    J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, R Programmierung, Statistische Inferenz, Modellevaluation, Datenvisualisierung, Maschinelles Lernen, Statistische Hypothesenprüfung, Prädiktive Modellierung, Interaktive Datenvisualisierung, Regressionsanalyse, Rmarkdown, Bewertung des Modells, Statistische Analyse, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Präsentation der Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Plotly, Statistisches maschinelles Lernen, Glänzend (R-Paket), GitHub

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    7196 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Washington

    Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz, Anwendungsentwicklung, Text Mining, Tiefes Lernen, Python-Programmierung, Klassifizierungsalgorithmen, Computer Vision, Modellevaluation, Bewertung des Modells, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Feature Technik, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Bildanalyse, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    13.551 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Introducción a Data Science: Programación Estadística con R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programming, Statistical Programming, Ggplot2, Plot (Graphics), Data Manipulation, Simulations, Statistical Software, Statistical Visualization, Data Processing, Graphing, Programming Principles, Data Import/Export, Scripting, Exploratory Data Analysis, Data Structures, Software Installation

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    8580 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Derivate, Algorithmen, Dimensionalitätsreduktion, Statistik, Datenvorverarbeitung, Technische Merkmale, NumPy, Kalkulation, Python-Programmierung, Angewandte Mathematik, Unüberwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Jupyter, Fortgeschrittene Mathematik, Vorverarbeitung von Daten, Mathematische Modellierung, Lineare Algebra, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Feature Technik

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    15.038 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    Electronics Foundations and SwiftIO Setup

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Electronic Components, Basic Electrical Systems, Electronics, Swift Programming, Test Equipment, Hardware Troubleshooting, Electrical Engineering, Hardware Design, Embedded Systems, Prototyping

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Genomische Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Explorative Datenanalyse, R Programmierung, Datenwissenschaft, Bioinformatik, Python-Programmierung, Datenmanagement, Statistische Methoden, Statistische Analyse, Qualität der Daten, Statistische Hypothesenprüfung, Molekularbiologie, Daten-Strukturen, Datenanalyse, Unix-Befehle, Befehlszeilenschnittstelle, Unix, Linux-Befehle, Software zur Datenanalyse, Biostatistik, Datenqualität, Informatik, Computerwissenschaft

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    6802 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pragmatic AI Labs

    Generative AI and LLMs on Databricks

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Prompt Engineering Tools, Generative AI Agents, LLM Application, OpenAI, Claude Code, Anthropic Claude, Rust (Programming Language), Databricks, Embeddings, MLOps (Machine Learning Operations), Vector Databases, Data Architecture, DevOps, Python Programming, Software Architecture, Scala Programming, Governance

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Alberta

    Software Produktmanagement

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kanban-Prinzipien, Projektleitung, Agile Methodik, Risikomanagement, Produktmanagement, Scrum (Software-Entwicklung), Analyse der Anforderungen, Sprint-Retrospektiven, Projektplanung, Erhebung von Anforderungen, Projekt-Risikomanagement, Risikomanagement für Projekte, Agile Entwicklung von Software, Agile Software-Entwicklung, Methoden der Softwareentwicklung, Technische Überprüfung der Software, Anforderungsmanagement, Rahmen für das Risikomanagement, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Funktionale Anforderung, Geschäftliche Anforderungen, Sprint-Planung

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    11.632 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Web-Design für jedermann: Grundlagen der Webentwicklung und -codierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Web-Entwicklung, Fehlersuche, Leitlinien für die Zugänglichkeit von Webinhalten, Javascript, Verifizierung und Validierung, Web-Design, Reaktionsfähiges Web-Design, Bootstrap (Front-End-Framework), Hypertext Markup Language (HTML), Ereignisgesteuerte Programmierung, Wireframing, Benutzeroberfläche (UI) Design, Front-End-Webentwicklung, HTML und CSS, Benutzeroberfläche (UI), Benutzerfreundlichkeit, Web-Design und Entwicklung, Cascading Style Sheets (CSS), Browser-Kompatibilität, Interaktives Design

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    35.415 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    A

    Amazon Web Services

    AWS-Grundlagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Amazon S3, Cloud-Infrastruktur, Datenbank-Systeme, Architektur der Lösung, Software Architektur, Software-Architektur, Skalierbarkeit, Migration von Daten, AWS Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM), Amazon Elastic Compute Cloud, Serverloses Rechnen, Öffentliche Wolke, Ereignisgesteuerte Programmierung, Architektur des Cloud Computing, Cloud-Sicherheit, Amazon CloudWatch, Amazon Web Services, Amazon Webdienste, API-Gateway, Amazon DynamoDB, Cloud-Speicher

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    6801 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Angewandtes maschinelles Lernen in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Entscheidungsbaum-Lernen, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Random Forest Algorithmus, Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Bewertung des Modells, Unüberwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Feature Technik, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    8773 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten programming Kurse

  • IBM Produktmanager: IBM
  • Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz: University of Washington
  • Introducción a Data Science: Programación Estadística con R: Universidad Nacional Autónoma de México
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
  • Electronics Foundations and SwiftIO Setup: Packt
  • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
  • Generative AI and LLMs on Databricks: Pragmatic AI Labs
  • Software Produktmanagement: University of Alberta
  • Web-Design für jedermann: Grundlagen der Webentwicklung und -codierung: University of Michigan

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