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Was ist Data Science?

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Rav Ahuja
Alex Aklson

Dozenten: Rav Ahuja

1.033.590 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.7

(71,109 Bewertungen)

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97%

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

11 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Definieren Sie Data Science und seine Bedeutung in der heutigen datengesteuerten Welt.

  • Beschreiben Sie die verschiedenen Wege, die zu einer Karriere in der Datenwissenschaft führen können.

  • Fassen Sie die Ratschläge zusammen, die erfahrene Datenwissenschaftler an Datenwissenschaftler geben, die gerade erst anfangen.

  • Erklären Sie, warum Data Science als der gefragteste Job des 21. Jahrhunderts gilt.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Data-Mining

Wichtige Details

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23 Aufgaben

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In Modul 1 befassen Sie sich mit einigen Grundlagen der Datenwissenschaft. In Lektion 1 hören Sie, wie andere Fachleute in diesem Bereich definieren, was Data Science für sie ist und welche Wege sie eingeschlagen haben, um Data Science als Karriere für sich in Betracht zu ziehen. Sie lernen die verschiedenen Rollen von Datenwissenschaftlern kennen, erfahren, wie die Datenanalyse in der Datenwissenschaft eingesetzt wird und wie Datenwissenschaftler bestimmte Prozesse befolgen, um mit diesen Daten Fragen zu beantworten. In Lektion 2 verlagert sich der Schwerpunkt auf die täglichen Aktivitäten von Datenwissenschaftlern. Sie lernen verschiedene reale Probleme der Datenwissenschaft kennen, die von Fachleuten gelöst werden, die Fähigkeiten und Qualitäten, die ein erfolgreicher Datenwissenschaftler benötigt, sowie Meinungen darüber, wie "Big Data" mit diesen Fähigkeiten zusammenhängt. Sie erfahren auch etwas über die verschiedenen Datenformate, mit denen Datenwissenschaftler arbeiten, und die Algorithmen, die in diesem Bereich zur Datenverarbeitung eingesetzt werden.

Das ist alles enthalten

11 Videos6 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema4 Plug-ins

In der ersten Lektion dieses Moduls erhalten Sie einen Einblick in die Auswirkungen von Big Data auf verschiedene Aspekte der Gesellschaft, vom Geschäftsbetrieb bis zum Sport, und entwickeln ein Verständnis für die wichtigsten Eigenschaften und Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data. Sie lernen die Grundlagen von Big Data kennen, erfahren, wie Datenwissenschaftler die Cloud nutzen, um mit Big Data umzugehen, und lernen den Data Mining-Prozess kennen. Lektion zwei befasst sich mit maschinellem Lernen und Deep Learning sowie mit der Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft.

Das ist alles enthalten

13 Videos3 Lektüren6 Aufgaben5 Plug-ins

In der ersten Lektion lernen Sie die Leistungsfähigkeit von Data-Science-Anwendungen kennen und erfahren, wie Unternehmen diese Leistungsfähigkeit nutzen, um Geschäftsziele zu erreichen, die Effizienz zu verbessern, Vorhersagen zu treffen und sogar Leben zu retten. Sie haben auch den Prozess besprochen, den Sie als Datenwissenschaftler befolgen werden, um Ihrem Unternehmen zu helfen, diese Ziele zu erreichen. In der zweiten Lektion gehen Sie der Frage nach, was Unternehmen von einem kompetenten, erfahrenen Datenwissenschaftler erwarten. Sie werden lernen, wie Sie sich positionieren, um als Datenwissenschaftler eingestellt zu werden. Inmitten der unterschiedlichen Hintergründe, aus denen Datenwissenschaftler hervorgehen, identifizieren Sie die Qualitäten, die sie gemeinsam haben, und die Fähigkeiten, die sie durchweg von anderen datenbezogenen Rollen abheben. Sie werden ein von Experten begutachtetes Abschlussprojekt durchführen, indem Sie sich eine Stellenausschreibung für Data Scientists ansehen und Gemeinsamkeiten zwischen der Stelle und dem, was Sie in diesem Kurs gelernt haben, herausfinden. Sie werden auch eine Fallstudie durchgehen, in der Sie etwas über Sarah und ihre Reise in die Datenwissenschaft erfahren.

Das ist alles enthalten

10 Videos8 Lektüren8 Aufgaben6 Plug-ins

Dieses optionale Modul konzentriert sich auf das Verständnis von Daten und Datenkompetenz und ist als Ergänzung zu dem gedacht, was Sie in den ersten drei Modulen gelernt haben. Als Datenwissenschaftler müssen Sie das Ökosystem verstehen, in dem Ihre Daten leben, und wie sie manipuliert werden, um sie zu analysieren. Dieses Modul führt Sie in einige dieser Grundlagen ein. In Lektion eins erfahren Sie, wie Daten erzeugt, gespeichert und abgerufen werden können.in Lektion zwei tauchen Sie tiefer in die Datenbestände und die Prozesse für den Umgang mit großen Datenmengen ein.

Das ist alles enthalten

11 Videos3 Lektüren4 Aufgaben3 Plug-ins

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.7 (19,339 Bewertungen)
Rav Ahuja
IBM
52 Kurse2.838.251 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4.7

71.109 Bewertungen

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RA
4

Geprüft am 26. Nov. 2019

RS
5

Geprüft am 11. Mai 2020

BR
5

Geprüft am 21. Feb. 2019

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Häufig gestellte Fragen