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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

5.428 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.7

(54 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Geschäftliche Prioritäten
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Projekt-Scoping
  • Kategorie: Engagement von Stakeholdern
  • Kategorie: Datenverarbeitung

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Daten analysieren

Daten analysieren

KURS 320 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Unternehmensanalytik
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenverarbeitung

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Leistungsmetrik
Kategorie: Statistische Modellierung

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: Kommunikation mit Stakeholdern
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Automatisierung
Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Engagement von Stakeholdern
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Kommunikation
Kategorie: Lieferung der Lösung
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Abschluss des Projekts
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

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Dozenten

Sarah Haq
CertNexus
5 Kurse9.780 Lernende
Stacey McBrine
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6 Kurse13.657 Lernende

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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.“
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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 (7/1/2024 - 7/1/2025)