die 10 besten Kurse für Datenwissenschaft im Jahr 2023

Sind Sie daran interessiert, in die aufregende Welt der Datenwissenschaft einzutauchen? Suchen Sie nicht weiter! Ganz gleich, ob Sie ein Anfänger sind, der dieses dynamische Feld erkunden möchte, oder ein erfahrener Profi, der seine Fähigkeiten verbessern möchte, wir haben die besten Online-Kurse für Sie.

In der heutigen Welt sind Daten nicht mehr nur eine Ansammlung von Zahlen und Fakten. Sie sind eine wertvolle Ressource, die zur Steigerung des Geschäftserfolgs eingesetzt werden kann.

Die Nachfrage nach Data Scientists wird nur noch zunehmen, da die Unternehmen weiterhin riesige Datenmengen sammeln. Und seien wir mal ehrlich, wer möchte nicht in einem Bereich arbeiten, der das Potenzial hat, so viele Branchen zu beeinflussen?

Und es ist derzeit die beste Zeit, um sich Wissen über Data Science anzueignen, um eine spannende und lohnende Karriere zu machen.

Glassdoor berichtet, dass das durchschnittliche Grundgehalt für einen Data Scientist in den Vereinigten Staaten bei $1.03.973 pro Jahr liegt, wobei Spitzenverdiener über $180.000 jährlich verdienen.

Es gibt eine Vielzahl von Online-Ressourcen, und es kann schwierig sein, zu wissen, wo man anfangen soll. Deshalb ist es wichtig, einen strukturierten und gut organisierten Kurs zu belegen, um die für eine erfolgreiche Karriere im Bereich Data Science erforderlichen Fähigkeiten zu erlernen.

Herausforderungen

Im Folgenden finden Sie einige häufige Herausforderungen, mit denen Sie bei der Teilnahme an Data Science-Kursen konfrontiert werden, sowie Strategien, um diese zu überwinden:

Steile Lernkurve

Data Science umfasst ein breites Spektrum an komplexen Konzepten und Techniken, die für Anfänger überwältigend sein können. Die Überwindung dieser Herausforderung erfordert Geduld und einen systematischen Ansatz.

Beginnen Sie mit den Grundlagen, verstehen Sie die wichtigsten Konzepte gründlich und bauen Sie schrittweise darauf auf. Zerlegen Sie komplexe Themen in kleinere Abschnitte und üben Sie regelmäßig, um Ihr Wissen zu festigen.

Mathematischer Hintergrund

Die Datenwissenschaft umfasst verschiedene mathematische Konzepte wie Statistik, lineare Algebra, Kalkül und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Für Personen ohne einen starken mathematischen Hintergrund kann dies eine große Herausforderung darstellen. Um dies zu überwinden, sollten Sie sich extra Zeit nehmen, um die notwendigen mathematischen Konzepte aufzufrischen.

Suchen Sie nach Online-Tutorials, Lehrbüchern oder ergänzenden Ressourcen, die diese Konzepte in einem datenwissenschaftlichen Kontext erklären. Üben Sie außerdem die Anwendung dieser Konzepte auf reale Datenprobleme.

Programmierfähigkeiten

Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R ist für die Datenwissenschaft unerlässlich. Beginnen Sie einfach damit, die Grundlagen der von Ihnen gewählten Programmiersprache zu erlernen, einschließlich Syntax, Datenstrukturen und Kontrollfluss. Nutzen Sie Online-Programmierplattformen, Tutorials und Programmierübungen, um das Schreiben von Code zu üben.

In diesem Artikel haben wir die harte Arbeit für Sie erledigt und eine Liste mit den besten Online-Kursen für Data Science zusammengestellt.

Fangen wir an!

IBM Data Science Professional-Zertifikat

Wenn Sie wirklich an einer Karriere im Bereich Data Science oder maschinelles Lernen interessiert sind, dann könnte dieser Zertifizierungskurs von IBM die perfekte Wahl für Sie sein. Dieses Kursprogramm soll Ihnen dabei helfen, die relevanten Fähigkeiten zu entwickeln, die Sie brauchen, um auf dem Gebiet der Datenwissenschaft erfolgreich zu sein.

Diese 10-teilige Kursreihe umfasst eine Reihe von Aufgaben und Projekten, an denen die Kursteilnehmer teilnehmen können, z.B. die Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen, die Untersuchung von Daten aus sozialen Medien und die Entwicklung eines Daten-Dashboards.

Diese Aufgaben geben den Kursteilnehmern die Möglichkeit, die erlernten Fähigkeiten auf reale Probleme anzuwenden und ein Arbeitsportfolio aufbauen, das sie potenziellen Arbeitgebern vorlegen können.

Zusätzlich erhalten die Lernenden ein Professional Certificate von Coursera und ein digitales Abzeichen von IBM, das die Beherrschung der erlernten Fähigkeiten nachweist. Dieses Programm ist ACE®-empfohlen. Das bedeutet, dass die Lernenden nach Abschluss bis zu 12 College-Credits erwerben können.

Diese Zertifizierung ist eine großartige Möglichkeit, sich als Datenwissenschaftler der Einstiegsklasse mit den neuesten arbeitsplatztauglichen Fähigkeiten einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt zu verschaffen.

Was werden Sie lernen?

• Die Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich Datenanalyse, Datenvisualisierung und statistische Analyse.
• Die Verwendung von Open-Source-Tools und -Bibliotheken, darunter Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn und ScipPy.
• Erstellen von Vorhersagemodellen mit Algorithmen des maschinellen Lernens.
• Wie man mit Datenbanken arbeitet und SQL zur Abfrage von Daten verwendet.
• Angewandtes Lernen durch praktische Übungen in der IBM Cloud mit realen Datensätzen und Tools.

Harvard Professional-Zertifikat in Datenwissenschaft

Dies ist ein professioneller Zertifizierungskurs, der von der Harvard University auf der edx-Plattform angeboten wird.

Dieses Programm bringt Ihre Data Science-Fähigkeiten auf die nächste Stufe, indem es Ihnen hilft, ML-Algorithmen zu implementieren und anhand von motivierenden Fallstudien aus der Praxis tiefgreifende Kenntnisse grundlegender Data Science-Konzepte zu erwerben.

Sie erwerben grundlegende R-Programmierkenntnisse und lernen statistische Konzepte wie Wahrscheinlichkeit, Inferenz und Modellierung kennen.

Dieser Kurs ist mehr als nur eine Sammlung von technischen Fähigkeiten.

Sie werden Erfahrungen mit Techniken wie Datenvisualisierung und Datenverarbeitung mit ggplot2 /dplyr sammeln.

Sie werden auch mit den wichtigsten Tools für Datenwissenschaftler vertraut gemacht, wie Unix/Linux, Git und RStudio.

Aber das ist noch nicht alles.

Die Fallstudien in diesem Kurs sollen Sie inspirieren und Ihnen helfen, durch die Beantwortung konkreter Fragen mittels Datenanalyse zu lernen. Sie werden Themen wie Trends in der Weltgesundheit und Wirtschaft, die Kriminalitätsrate in den USA und vieles mehr erforschen.

Fähigkeiten, die Sie erwerben werden

• Algorithmen des maschinellen Lernens
• Git und GitHub
• R-Programmierung
• konzepte zur wahrscheinlichkeitsrechnung

Python für Datenwissenschaft und ML

Dies ist einer der beliebtesten Kurse auf der Udemy-Plattform. Lakhs von Studenten aus der ganzen Welt haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und haben ihn als wertvolle Ressource zur Verbesserung ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen empfunden.

Dieser Kurs behandelt auch fortgeschrittene Datenvisualisierungstechniken mit Bibliotheken wie Matplotlib, seaborn und Plotly. Sie lernen, wie Sie atemberaubende Visualisierungen erstellen, die Ihre Daten zum Leben erwecken und sie leichter verständlich und analysierbar machen.

Aber richtig spannend wird es, wenn Sie mit SciKit Learn in das maschinelle Lernen eintauchen. Sie lernen eine breite Palette von Algorithmen des maschinellen Lernens wie Random Forests, Entscheidungsbäume und viele mehr kennen.

Dieser Kurs bietet einen hervorragenden Lehrplan, der verschiedene Themen im Zusammenhang mit Data Science und maschinellem Lernen abdeckt. Er enthält über 100 hochauflösende Videovorlesungen mit ausführlichen Erklärungen und Demonstrationen. Zu jeder Vorlesung werden detaillierte Code-Notizbücher bereitgestellt, mit denen Sie das Gelernte üben und anwenden können.

Was werden Sie lernen?

• Web-Scraping
• Verbindung von Python und SQL
• Maschinelles Lernen
• Entscheidungsbäume
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Worauf warten Sie also noch? Melden Sie sich noch heute für diesen Kurs an und machen Sie den ersten Schritt in Richtung einer aufregenden Karriere im Bereich Data Science.

Spezialisierung auf Datenwissenschaft

Dieser Spezialisierungskurs für Data Science wird von der Johns Hopkins University angeboten. Es gibt insgesamt 10 Kurse in dieser Spezialisierung. Er wurde entwickelt, um den Lernenden die wesentlichen Konzepte und Werkzeuge zu vermitteln, die für die gesamte Data Science Pipeline erforderlich sind.

Ein Höhepunkt dieses Spezialisierungskurses ist das Capstone Project, bei dem Sie die Möglichkeit haben, das Gelernte anzuwenden, indem Sie ein Datenprodukt mit realen Daten erstellen. Mit dieser praktischen Erfahrung können Sie zeigen, dass Sie den Stoff beherrschen und ein Portfolio erstellen, das Ihre Fähigkeiten widerspiegelt.

Dieser Kurs wird von erfahrenen Dozenten der Johns Hopkins University entwickelt und unterrichtet. Sie können während des gesamten Kurses qualitativ hochwertige Anweisungen und Anleitungen erwarten.

In den Kursaufgaben müssen Sie Regressionsanalysen durchführen und Regressionsmodelle verwenden, um tiefere Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen, was Ihnen helfen wird, ein echter Datenwissenschaftler zu werden.

Was werden Sie lernen?

• Maschinelles Lernen
• Regressionsanalyse
• Github
• R-Programmierung
• Cluster-Analyse
• Reguläre Ausdrücke (REGEX)

Datenwissenschaft mit R und Python

Dieser Kurs wird von Oak Academy auf der Udemy-Plattform angeboten. Der Inhalt des Kurses lässt sich grob in zwei Teile unterteilen.

Teil 1: R für Datenwissenschaft

Im ersten Teil des Kurses tauchen Sie in die Welt der Datenwissenschaft mit R ein. Sie lernen, wie Sie effektiv mit großen Datensätze umgehen, Daten manipulieren und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können. Der Kurs macht Sie mit den wichtigsten Tools in R vertraut, die in Data Science-Projekten häufig verwendet werden.

Teil 2: Python für die Datenwissenschaft

Der zweite Teil des Kurses konzentriert sich auf die Verwendung von Python für die Datenanalyse. Sie lernen, wie Sie Daten analysieren, Visualisierungen erstellen und leistungsstarke Algorithmen des maschinellen Lernens anwenden. Sie können Ihr Verständnis von Python und seinen Bibliotheken, einschließlich NumPy, Pandas und Matplotlib, durch verschiedene Übungen verbessern.

Lesen Sie auch: Bücher und Kurse zum Erlernen von Numpy

Am Ende des Kurses können Sie Folgendes erwarten:

• Die Beherrschung von R und Python für datenwissenschaftliche Aufgaben.
• Die Fähigkeit, informative und visuell ansprechende Datenvisualisierungen zu erstellen.
• Verständnis und praktische Anwendung leistungsstarker Algorithmen für maschinelles Lernen.
• Kompetenz im Umgang mit wichtigen Bibliotheken wie NumPy, Pandas, matplotlib und tidyverse.

Google Data Analytics Professional-Zertifikat

Das Google Data Analytics Professional Zertifikat, das auf Coursera angeboten wird, ist ein hervorragendes Programm, das eine professionelle Ausbildung auf dem Gebiet der Datenanalyse bietet.

Diese Zertifikatsreihe besteht aus 8 Kursen, die den Lernenden gefragte Fähigkeiten vermitteln, die für Einstiegspositionen in der Datenanalyse erforderlich sind, unabhängig von ihren Vorkenntnissen.

Während dieses Zertifizierungsprogramms haben Sie die Möglichkeit, von Google-Mitarbeitern zu lernen, die ihre Karriere auf einem soliden Fundament im Bereich der Datenanalyse aufgebaut haben. Der Lehrplan ist gut strukturiert, um sicherzustellen, dass Sie die Fähigkeiten und Kenntnisse erwerben, die für den Erfolg in diesem Bereich erforderlich sind.

Sie können den gesamten Zertifizierungskurs in weniger als sechs Monaten absolvieren, mit einem Zeitaufwand von weniger als 10 Stunden pro Woche. Klingt gut, oder?

Nach Abschluss des Kurses sind Sie auf verschiedene Positionen vorbereitet, darunter Junior oder Associate Data Analyst, Datenbankadministrator und mehr.

Das Programm umfasst mehr als 180 Unterrichtsstunden und zahlreiche praxisbezogene Prüfungen, die reale Datenanalyseszenarien simulieren. Diese Beurteilungen sind wichtig für die Entwicklung der Fähigkeiten, die für den Erfolg am Arbeitsplatz unerlässlich sind.

Die Inhalte sind hochgradig interaktiv und wurden ausschließlich von erfahrenen Google-Mitarbeitern entwickelt, die seit Jahrzehnten in der Datenanalyse tätig sind. Sie werden sich mit einer Vielzahl von Lernmaterialien wie Videos, Bewertungen und praktischen Übungen beschäftigen, um sich mit den Tools und analytischen Fähigkeiten vertraut zu machen, die für die Arbeit mit Daten erforderlich sind.

Fertigkeiten, die Sie erwerben werden

• Datenvisualisierung (DataViz)
• Problemlösung ()
• Tabellenkalkulation ()
• Strukturierte Abfragesprache (SQL)
• Datenerfassung

Nanodegree-Programm für Datenwissenschaftler

Das von Udacity angebotene Nanodegree-Programm für Datenwissenschaftler ist ein fortgeschrittenes Programm, das Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, um als Data Scientist tätig zu sein.

Bevor Sie das Programm beginnen, sollten Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Python: Kenntnisse in der Python-Programmierung sind erforderlich, einschließlich der Fähigkeit, Funktionen zu schreiben, grundlegende Anwendungen zu erstellen und Vertrautheit mit gängigen Bibliotheken wie NumPy und Pandas.

Außerdem sollten die Teilnehmer Erfahrung mit der SQL-Programmierung haben, einschließlich der Abfrage von Datenbanken und der Verwendung von Joins, Aggregationen und Unterabfragen. Ein sicherer Umgang mit dem Terminal und GitHub ist ebenfalls von Vorteil.

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Ein solides Verständnis der deskriptiven Statistik, wie z.B. die Berechnung von Maßen der Mitte und der Streuung, ist erforderlich. Außerdem sind Kenntnisse in der Inferenzstatistik, wie z.B. Stichprobenverteilungen und Hypothesentests, erforderlich.

Datenverarbeitung und Visualisierung: Die Studenten sollten Erfahrung mit dem Zugriff auf verschiedene Arten von Datenquellen wie Datenbanken haben, CSV-Dateien und JSON-Dateien haben. Kenntnisse in der Datenbereinigung und -transformation mit Bibliotheken wie Pandas und Scikit-learn sind wichtig.

Kenntnisse von Datenvisualisierungstechniken mit Tools wie Matplotlib sind ebenfalls von Vorteil. Darüber hinaus sollten die Teilnehmer mit Visualisierungsmethoden für die explorative und erklärende Datenanalyse vertraut sein.

Die geschätzte Dauer des Programms beträgt vier Monate, in denen die Teilnehmer an praktischen Projekten arbeiten, die von Branchenexperten entwickelt wurden. Im Rahmen dieser Projekte haben die Teilnehmer die Möglichkeit, an realen Datenpipelines zu arbeiten, Experimente zu entwerfen, Empfehlungssysteme zu erstellen und Lösungen in der Cloud einzusetzen.

Dieses Nanodegree-Programm eignet sich besonders für Personen, die bereits über eine gewisse Erfahrung im maschinellen Lernen verfügen.

Tableau 2022 A-Z

Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um ein kompetenter Tableau-Benutzer zu werden.

Beginnend mit den Grundlagen lernen Sie, wie Sie in der Tableau-Software navigieren, sie mit Datendateien verbinden und Arbeitsblätter exportieren. Sie werden sich mit der Datenextraktion und der Zeitreihenanalyse beschäftigen, um Trends zu entdecken und genaue Vorhersagen zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten eines geübten Tableau-Benutzers und eines Data Scientist. Sie werden in der Lage sein, Informationen aus Daten zu extrahieren, komplexe Fragen zu analysieren und Ihre Ergebnisse mühelos zu visualisieren.

Ganz gleich, ob Sie mit wissenschaftlichen Daten arbeiten oder durch die Vorhersage von Trends Ihre Unternehmensgewinne verbessern wollen, dieser Kurs versetzt Sie in die Lage, Daten effektiv zu sammeln, zu untersuchen und zu präsentieren.

Nehmen Sie jetzt an diesem Kurs teil und steigern Sie Ihre Tableau-Kenntnisse auf ein neues Niveau!

Was werden Sie lernen?

• Erstellen Sie Barcharts, Karten, Scatterplots, Treemaps und interaktive Dashboards.
• Arbeiten Sie mit Data Blending in Tableau
• Geografische Rollen zu Datenelementen zuweisen
• mit Zeitseriendaten arbeiten

SQL für Datenwissenschaft

Dieser Kurs auf Coursera ist ein hervorragender Ausgangspunkt für alle, die sich für die Analyse von Daten für die Datenwissenschaft interessieren. Es sind keine Vorkenntnisse in SQL erforderlich. Er führt Sie von den Grundlagen zu fortgeschritteneren Konzepten, die Ihnen helfen, die Fähigkeiten zu entwickeln, die Sie benötigen, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Zu Beginn lernen Sie die Grundlagen von SQL, einschließlich des Schreibens von Abfragen zum Abrufen von Daten aus Tabellen. Der Kurs führt Sie schrittweise an komplexere Abfragen heran und lehrt Sie Techniken zum Filtern und Verfeinern Ihrer Ergebnisse. Sie werden mit verschiedenen Datentypen wie Strings und Zahlen arbeiten und praktische Erfahrungen bei der Datenmanipulation sammeln, indem Sie neue Tabellen erstellen und Daten zwischen ihnen verschieben.

Im Laufe des Kurses machen Sie sich mit den gängigen SQL-Operatoren vertraut und erfahren, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren können. Auch fortgeschrittene Themen wie Case Statements, Datenverwaltung und Profiling werden so behandelt, dass Sie ein klares Verständnis von SQL für Data Science-Zwecke erhalten.

Der Kurs enthält auch reale Programmieraufgaben. Diese Aufgaben ermöglichen es Ihnen, Ihre Fähigkeiten zu üben und tatsächliche Datensätze zu analysieren. Sie werden auch in der Lage sein, SQL effektiv für gezielte Analysen einzusetzen, indem Sie die Struktur, Bedeutung und Beziehungen innerhalb der Daten interpretieren.

Für diesen Kurs sind keine besonderen Voraussetzungen oder Softwareanforderungen erforderlich. Allerdings ist ein einfacher Texteditor für das Abschlussprojekt von Vorteil.

Was werden Sie lernen?

• Auswahl von Datenuntergruppen
• SQLite
• Filtern und Sortieren von Daten
• Manipulation von Strings

Datenwissenschaft mit R

Dieser Kurs beginnt mit einer Einführung in die Praxis der Datenwissenschaft und macht Sie mit den Grundlagen der Programmiersprache R vertraut. Sie werden verstehen, wie Data Science angewendet werden kann, um wertvolle Informationen aus Rohdaten zu extrahieren.

Sobald Sie über eine solide Grundlage verfügen, befasst sich der Kurs mit dem Prozess der Datenumwandlung und -bereinigung. Sie lernen Techniken für den Umgang mit unordentlichen und unstrukturierten Daten kennen. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie deskriptive Statistiken erstellen, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Daten effektiv zusammenzufassen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Sie lernen, wie Sie Modelle erstellen, mit denen Sie Beziehungen innerhalb Ihrer Daten aufdecken und Vorhersagen auf der Grundlage dieser Beziehungen machen können. Diese Fähigkeiten sind besonders wertvoll, wenn Sie versuchen, versteckte Muster aufzudecken oder zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Wie Sie bereits wissen, spielen die Algorithmen des maschinellen Lernens eine wichtige Rolle in der Datenwissenschaft. Und dieser Kurs bietet eine Einführung in diese ML-Algorithmen. Sie erfahren, wie Sie mit R Techniken des maschinellen Lernens anwenden, die es Ihnen ermöglichen, Vorhersagen zu treffen und Schlussfolgerungen aus Ihren Daten zu ziehen.

Das Verständnis dieser Algorithmen ermöglicht es Ihnen, komplexe Probleme zu lösen und wertvolle Muster in Ihren Datensätzen zu entdecken.

Schließlich behandelt der Kurs den Einsatz von R-Modellen in der Produktion. Sie werden lernen, wie Sie Ihren Code verpacken, interaktive Anwendungen erstellen und Ihre Erkenntnisse mit anderen teilen.

Mit diesem praktischen Wissen können Sie die Lücke zwischen der Datenanalyse und der Umsetzung in der Praxis schließen. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Datenexperte sind, dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die Techniken, die Sie benötigen, um im Bereich der Datenwissenschaft zu brillieren.

Was werden Sie lernen?

• Erstellen von statistischen Modellen und Datenvisualisierungen
• Umgang mit Große Daten
• R-Sprache
• ML-Algorithmen

Fazit

Datenwissenschaft ist ein praktisches Fachgebiet, das nur durch praktische Erfahrung gemeistert werden kann. Der Zugang zu und die Arbeit mit realen Datensätzen kann jedoch eine Herausforderung sein. Suchen Sie nach Open-Source-Datensätzen, die online oder über Plattformen wie Kaggle verfügbar sind.

Nehmen Sie an Online-Wettbewerben teil, tragen Sie zu Open-Source-Projekten bei oder erstellen Sie Ihre Projekte mit öffentlich verfügbaren Daten. Der Aufbau eines Portfolios von Data-Science-Projekten wird Ihnen nicht nur wertvolle Erfahrungen bringen, sondern auch Ihre Fähigkeiten gegenüber potenziellen Arbeitgebern demonstrieren.

Ich hoffe, dass Sie diesen Artikel hilfreich fanden, um sich über verschiedene Kurse zum Erlernen von Data Science zu informieren. Vielleicht interessieren Sie sich auch für die besten Bücher zum Thema Data Science, mit denen Sie von der Theorie bis zur praktischen Anwendung lernen können [Ausgabe 2023].