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CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)

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CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Beherrschen Sie Strategien zur Implementierung von Data Science-Techniken, um Geschäftsprobleme zu lösen.

Sarah Haq
Stacey McBrine

Dozenten: Sarah Haq

5.982 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.7

(61 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Unternehmensanalytik
  • Kategorie: Unternehmensanalyse
  • Kategorie: Engagement von Stakeholdern
  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Geschäftliche Prioritäten
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Projekt-Scoping
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Datenmigration
  • Kategorie: Daten-Storytelling
  • Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Modell Bewertung

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Geschäftliche Prioritäten
Kategorie: Projekt-Scoping
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Stakeholder Management
Kategorie: Wirtschaft
Kategorie: Projektentwurf
Kategorie: Geschäftsprozess
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Fallstudien
Kategorie: Unternehmensanalyse
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: SQL
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Datenmigration
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: Data-Mining
Daten analysieren

Daten analysieren

KURS 320 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Unternehmensanalytik

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Überwachtes Lernen

Was Sie lernen werden

  • Kommunizieren Sie die Ergebnisse eines Modells über Webanwendungen und implementieren Sie Testpipelines, die das Training, die Abstimmung und den Einsatz des Modells automatisieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Automatisierung
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Kommunikation mit Stakeholdern
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Engagement von Stakeholdern
Kategorie: Abschluss des Projekts
Kategorie: Modell-Bereitstellung
Kategorie: Kommunikation

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Dozenten

Sarah Haq
5 Kurse10.572 Lernende
Stacey McBrine
8 Kurse24.280 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.“

Häufig gestellte Fragen

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (12/1/2024 - 12/1/2025)