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    • G

      Google Cloud

      Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Customer Relationship Management, Google Cloud Platform, Generative AI, Big Data, Predictive Modeling, Prompt Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), SQL, Data Analysis

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      App Deployment, Debugging, and Performance - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Cloud Applications, Infrastructure as Code (IaC), Application Deployment, Continuous Deployment, Platform As A Service (PaaS), Application Performance Management, Debugging, Development Environment, Containerization, Serverless Computing

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Certificado en Introducción a la Ciencia de Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Analytics, Unsupervised Learning, Data Cleansing, Exploratory Data Analysis, Data Visualization, Dimensionality Reduction, Data Science, Descriptive Analytics, Supervised Learning, Regression Analysis, Scientific Visualization, Data-Driven Decision-Making, Data Processing, Time Series Analysis and Forecasting, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistical Machine Learning, Data Manipulation, Statistical Visualization, Machine Learning

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • U

      University of Colorado Boulder

      Data Science Graduate Certificate

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Data Mining, Statistical Modeling, Supervised Learning, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Inference, Statistical Hypothesis Testing, Service Level, Performance Testing, Probability, Dimensionality Reduction, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Data Warehousing, Probability & Statistics, Regression Analysis, Software Engineering, Bash (Scripting Language), Data Science

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • U

      University of Pittsburgh

      Master of Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      Universidad de los Andes

      Metodologías ágiles de desarrollo de software Certificado MasterTrack®

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Test Automation, Android Jetpack, User Story, Software Testing, Kotlin, Agile Software Development, Team Building, Security Requirements Analysis, Continuous Integration, Cloud Applications, Infrastructure As A Service (IaaS), Unit Testing, Acceptance Testing, Usability, Software Engineering, Sprint Retrospectives, Application Security, Software Architecture, Web Content Accessibility Guidelines, Platform As A Service (PaaS)

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • U

      Universidad de los Andes

      Principios de ingeniería de software automatizada y ágil Certificado MasterTrack®

      Kompetenzen, die Sie erwerben: User Story, Maintainability, Test Automation, Software Testing, Version Control, Test Driven Development (TDD), Git (Version Control System), Software Architecture, Continuous Integration, Software Design, Unit Testing, Acceptance Testing, Usability, Regression Testing, Software Design Patterns, Web Content Accessibility Guidelines, Agile Software Development, Quality Assurance, Angular, Unified Modeling Language

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • U

      University of Michigan

      Master of Applied Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Database Design, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Data Visualization, Experimentation, PySpark, Interactive Data Visualization, Generative AI, Pandas (Python Package), Network Analysis, Deep Learning, Cloud Services, Linear Algebra, Natural Language Processing, JSON, Data Mining, Qualitative Research, Applied Machine Learning, Statistical Visualization

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Systems Thinking, Network Analysis, Unsupervised Learning, Data Storytelling, Deep Learning, Predictive Modeling, Data Presentation, Risk Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Project Management Life Cycle, MLOps (Machine Learning Operations), Marketing Analytics, Cash Flows, Matplotlib, Descriptive Analytics, Statistical Analysis, Simulations, Random Forest Algorithm, Operations Research, Solution Design

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Leeds

      Master of Science in Data Science (Statistics)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Regression Analysis, Unsupervised Learning, Statistical Hypothesis Testing, Correlation Analysis, Statistical Machine Learning, Statistical Visualization, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Exploratory Data Analysis, Planning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Dimensionality Reduction, Supervised Learning, Box Plots, Statistics, Statistical Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • I

      Imperial College London

      Master of Science in Machine Learning and Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Student Support and Services, PySpark, Bayesian Statistics, Data Pipelines, Ggplot2, Dimensionality Reduction, Linear Algebra, Student Services, Data Processing, Big Data, Agentic systems, Anomaly Detection, A/B Testing, Unstructured Data, Deep Learning, Applied Machine Learning

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Design, User Story, SQL, New Product Development, Real-Time Operating Systems, Model Based Systems Engineering, Unsupervised Learning, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Delegation Skills, Failure Analysis, Sampling (Statistics), Supplier Management, Sustainability Reporting, Accountability, Data Ethics, Data Mining, Statistical Modeling, Database Design, Goal Setting, Generative AI

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    1…96979899

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten python Kurse

    • Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版: Google Cloud
    • App Deployment, Debugging, and Performance - 日本語版: Google Cloud
    • Certificado en Introducción a la Ciencia de Datos: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Data Science Graduate Certificate: University of Colorado Boulder
    • Master of Data Science: University of Pittsburgh
    • Metodologías ágiles de desarrollo de software Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes
    • Principios de ingeniería de software automatizada y ágil Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes
    • Master of Applied Data Science: University of Michigan
    • Maestría en Inteligencia Analítica de Datos: Universidad de los Andes
    • Master of Science in Data Science (Statistics): University of Leeds

    Fähigkeiten, die Sie bei Data Analysis erlernen können

    Analytik (85)
    Big Data (64)
    Python-Programmierung (47)
    Unternehmensanalytik (40)
    R-Programmierung (37)
    Statistische Analyse (36)
    SQL (33)
    Datenmodell (29)
    Data-Mining (27)
    Explorative Datenanalyse (26)
    Datenmodellierung (21)
    Datenmanipulation (20)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Python

    Wenn Sie wissen, warum Sie Python lernen wollen, sei es für die Datenanalyse, die Webentwicklung oder die Automatisierung von Aufgaben, können Sie sich besser konzentrieren. Regelmäßiges Üben mit Python festigt Ihr Verständnis und verbessert Ihre Problemlösungsfähigkeiten. Beteiligen Sie sich an Programmier-Communities wie Stack Overflow oder r/learnpython auf Reddit, um Unterstützung und Einblicke zu erhalten. Arbeiten Sie an echten Projekten wie der Entwicklung kleiner Skripte oder Anwendungen. Coursera's Python for Everybody von der University of Michigan ist ein hervorragender Einstieg.‎

    Anfänger können mit Python-Einführungskursen beginnen, die speziell für Programmieranfänger konzipiert sind. In diesen Kursen werden oft grundlegende Konzepte wie Variablen, Kontrollstrukturen und grundlegende Syntax in einem strukturierten, schrittweisen Format vorgestellt. Interaktive Lektionen, praktische Übungen und angeleitete Projekte helfen dabei, das Gelernte zu festigen und Vertrauen aufzubauen. Wenn Sie sich für ein Format zum Selbststudium entscheiden, können Sie auch in einem angenehmen Tempo vorankommen.‎

    Python-Kurse auf Coursera sind für Lernende mit unterschiedlichem Erfahrungsstand zugänglich:

    • Anfänger können mit Einführungskursen beginnen, die die Grundlagen von Python und Programmierkonzepten abdecken.
    • Fortgeschrittene Lernende können ihre Fähigkeiten in spezifischen Anwendungen wie Webentwicklung oder Datenwissenschaft verbessern.
    • Fortgeschrittene Programmierer können sich mit Themen wie der algorithmischen Programmierung und komplexen Datenstrukturen in Python auseinandersetzen.

    Testen Sie Ihre Python-Kenntnisse mit unserem Python Skill Assessment, um Ihre Fähigkeiten und Ihre Bereitschaft für fortgeschrittene Themen zu beurteilen.‎

    Coursera bietet Lernenden, die Python-Kurse absolviert haben, mehrere Optionen für Nachweise:

    • Berufsbezogene Zertifikate, die Ihre Python-Programmierkenntnisse bestätigen.
    • Spezialisierungen, die in Bereichen wie künstliche Intelligenz, Cybersicherheit oder Big Data ins Detail gehen.
    • Zertifikate, die von Branchenführern anerkannt werden und den Weg für den beruflichen Aufstieg ebnen können.‎

    Python ist eine vielseitige Sprache, die die Tür zu zahlreichen Karrierewegen öffnet:

    • Softwareentwickler, die mit Python Anwendungen und Softwarelösungen erstellen.
    • Fachkraft für Datenanalyse, Ableitung von Erkenntnissen aus Datensätzen mit den Analysewerkzeugen von Python.
    • Ingenieur für maschinelles Lernen, der mit Hilfe der Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen Modelle erstellt und trainiert.
    • Webentwickler, der Websites mit den Web-Frameworks von Python entwickelt und pflegt.
    • Automatisierungsingenieur, der Automatisierungsskripte implementiert, die Geschäftsprozesse rationalisieren.‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch Python. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

    Andere wissenswerte Themen

    Kunst und Geisteswissenschaften
    338 Kurse
    Wirtschaft
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    Informatik
    668 Kurse
    Datenverarbeitung
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    Informationstechnologie
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