Data Science Kurs - Le Wagon

Published Dec 21, 20
5 min read

(Associate) Consultant (M/w/d) Insights Driven Enterprise - Big Data

Daher gab es für Data Science bisher noch nicht einmal ein richtiges Studium. Data Science ist daher gut für Quereinsteiger geeignet. Trotzdem gibt es einiges zu bedenken, wenn man sich in diesem hart umkämpften Berufsfeld behaupten will. Data Science als Beruf existiert erst seit einigen Jahren. Bis vor kurzem gab es daher keine formelle Ausbildung im Bereich Data Science.

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Ein Hintergrund in Datenanalyse ist nicht unbedingt notwendig. Dennoch ist der Weg zum Experten in Data Science hart und oftmals lang. Wer sich in Eigenregie zum Data Scientist weiterbilden will, muss sich daher gut selbst motivieren und organisieren können. Fünf Tipps, mit denen Du zum Data Scientist wirst: Eigne Dir solide Grundlagenkenntnisse in Programmieren, Statistik und linearer Algebra an.

Du musst auch sicher mit Algorithmen umgehen können. Entwickle Fortgeschrittenenkenntnisse in maschinellem Lernen, Mustererkennung, Data Warehousing und Datenvisualisierung ( Eduvision weiterbildungen). Wende das Erlernte so früh wie möglich auf Beispiele aus dem echten Leben an. Du könntest zum Beispiel eine Datensammlung aus dem Gesundheitswesen analysieren, ein Muster im Verhalten der Nutzer auf Deiner Website herausfinden oder Deine eigene App programmieren.

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Arbeite mit professionellen Data Scientists zusammen. Praktika bieten eine hervorragende Möglichkeit hierzu. Das Feedback, das Du erhalten wirst, ist für Deinen Lernfortschritt unverzichtbar. Praktika helfen Dir auch, Kontakte mit möglichen Arbeitgebern zu knüpfen. Erstelle ein Online-Portfolio mit Deinen besten Projekten. Die Erstellung eines Portfolios ist möglicherweise der wichtigste Schritt, um den ersten Job im Bereich Data Science zu landen.

Wenn Du gut Englisch verstehst, wirst Du diese Liste von über 100 kostenlosen Lehrbüchern zum Thema Data Science von der Organisation Learn Data Sci vielleicht hilfreich finden. Lerne Data Science mit Hilfe von Online-Kursen. Wir listen in unserem Verzeichnis mehr als 200 Online-Kurse in Data Science. Im Folgenden findest Du eine Liste unserer Top 35 Online-Kurse in Data Science.

Dies ist eine Liste von Online-Kursen, die von Hochschulen weltweit angeboten werden. “Data Science”- Ein kostenpflichtiger Anfängerkurs, der die mathematischen Grundlagen vermittelt, um Geschäftsentscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Bei erfolgreichem Abschluss des Kurses ist ein Zertifikat erhältlich. “Data Science”- Ein kostenpflichtiger Kurs für Einsteiger. Auf dem Lehrplan stehen Machine Learning, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Datenvisualisierung, lineare Regression, die Programmiersprache R und mehr.

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Der Kurs ist kostenpflichtig. “Data Science Ethics”- Der Umgang mit Daten führt zu ethischen Fragestellungen und Konflikten. Der kostenlose Online-Kurs der Universität Michigan vermittelt die Kenntnisse und Fähigkeiten, die Teilnehmer brauchen, um diese ethischen Probleme zu reflektieren und zu ihrer Lösung beizutragen. “Foundations of Data Science”- Eine Einführung ins Programmieren für Data Science, Machine Learning und Statistik.

Behandelt werden Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Machine Learning und Datenanalyse. Der Kurs ist kostenpflichtig. “Communication Data Science Results”- Ein Fortgeschrittenenkurs zum Thema Datenvisualisierung und Analyse von Graphen in der Cloud. Das Kurs ist kostenlos und kann mit einem Zertifikat abgeschlossen werden. “Data Science Readiness Assessment”- Hier können Teilnehmer testen, ob ihre Kenntnisse im Rechnen, linearer Algebra und Programmieren bereits für eine Karriere als Data Scientist ausreichen.

“SQL for Data Science”- Der Kurs vermittelt Grundlagen in SQL und der Arbeit mit Daten. Es ist kein Hintergrundwissen erforderlich. “Programming for Data Science”- In diesem kostenlosen Anfängerkurs lernst Du, wie Du Probleme aus dem echten Leben mit Hilfe von Datenanalysemethoden grundlegendem Programmieren und rechnerischem Denken lösen kannst. “Data Science in the Games Industry”- In diesem Kurs geht es darum, wie das Erlebnis der Spieler und die Gewinne in der Spieleindustrie durch Big Data maximiert werden können.

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Für das Erreichen des Master-Abschlusses muss sich der Kursteilnehmer an der University of Illinois immatrikulieren. Die Kursserie kann jedoch auch kostenlos und Stück für Stück angesehen werden, ohne dass sich der Teilnehmer verpflichten muss, den gesamten Master zu absolvieren. “Data Analysis Tools”- Varianzanalysen, Chi-Quadrat-Tests und Korrelationskoeffizienten sind Werkzeuge, die dabei helfen, Hypothesen zu testen.

“Statistical Thinking for Data Science and Analytics”- Dieser Kurs lehrt, wie man Daten professionell erhebt und die richtigen Fragestellungen entwickelt, um relevante Einsichten aus Rohdaten zu gewinnen. “Data Warehouse Concepts, Design, and Data Integration”- Teilnehmer lernen, Data Warehouses zu entwickeln und Daten zu integrieren. Der Kurs ist in der Audit-Variante kostenlos.

“AP Computer Science A: Java Programming Data Structures and Loops”- Der Anfängerkurs vermittelt die Grundlagen der klassischen Programmiersprache Java. “Understanding Your Data Analytical Tools”- Du lernst, welche Analyse-Tools Dir als Data Scientist zur Verfügung stehen. Am Ende des Kurses kannst Du sicher mit der Mediation und Moderation von Daten, sowie mit Datenmodellen und Multi-Ebenen-Analysen umgehen.

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Sie lernen, wie man Datenstrukturen mit Hilfe von einfachem Programmieren erstellt und einsetzt, um Daten angemessen zu repräsentieren, zu organisieren und zu handhaben. “Social Network Analysis”- Als Teilnehmer dieses kostenlosen Anfängerkurses lernst Du, wie man soziale Netzwerke mit Hilfe von Data Science analysiert. Du wirst verstehen, wie Menschen Informationen im Bildungswesen suchen und teilen.

“Mathematics for Machine Learning Specialization”- Dieser kostenpflichtige Kurs des renommierten Imperial College London vermittelt die mathematischen Grundlagen von Machine Learning und Data Science-Anwendungen. “Process Mining: Data Science in Action”- Process Mining verbindet modellbasierte Prozessanalyse und datenorientierte Analyse-Techniken. Teilnehmer erwerben Kompetenzen in Petri Net, Process Modeling, Process Mining und Data Mining.

Der Kurs ist kostenlos und eignet sich für fortgeschrittene Lerner - eduvision - big data analytics. In diesem Interview erklärt Dr. Daniel Paurat, wie er als Autodidakt zum Senior Data Scientist geworden ist und warum sich gerade Online-Kurse gut eignen, um in Data Science einzusteigen.

Big Data Analytics & Iot: Sva System Vertrieb Alexander

He can be easily confused for an NBA hop who never misses his air shots. But he hasn't ever played basketball, though he did kick some soccer around in school, alright. Programming, instead has been his tallest love. When Yuri rolls up his sleeves, a menacing eye of an anaconda glints at you with hunger.

Yuri, honestly, wanted a Python, and his tattoo–artist girlfriend cheekily gift–painted him an anaconda! A Python addict working as a software engineer with an Armenian company, Yuri has fallen in love with this piece of art and is in pursuit of a career in Big Data engineering. “I am incubating an IoT (Internet of Things) hotshop”, he says with a glint in his eyes.

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