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    • I

      IBM

      Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Datenverarbeitung, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Tensorflow, Erweiterte Realität, Deep Learning, Bildanalyse, Computer Programmierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Bereitstellung von Anwendungen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), IBM Cloud, Computervision, Cloud-Anwendungen, Visualisierung (Computergrafik), Maschinelles Lernen

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      1367 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      IBM DevOps und Softwareentwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Testgetriebene Entwicklung (TDD), Agile Entwicklung von Software, DevOps, Kubernetes, Linux-Befehle, Software-Architektur, Bash (Skriptsprache), Bereitstellung von Anwendungen, Jenkins, Kontinuierliche Integration, CI/CD, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Istio, Open Web Application Security Project (OWASP), Git (Versionskontrolle-System), Jupyter, Gherkin (Skriptsprache), Cloud Computing Architektur, Grafana, Einheitstest

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      59.504 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Molekularbiologie, Datenmanagement, Explorative Datenanalyse, Datenstrukturen, Datenverarbeitung, Datenanalyse-Software, Statistische Hypothesentests, Unix-Befehle, Befehlszeilen-Schnittstelle, Bioinformatik, Linux-Befehle, Computergestütztes Denken, Unix, Biostatistik, Statistische Methoden, Statistische Modellierung, R-Programmierung, Jupyter, Statistische Analyse

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6617 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Plotly, Explorative Datenanalyse, Regressionsanalyse, Datenvisualisierung, Datenwrangling, Rmarkdown, Datenverarbeitung, Daten bereinigen, Datenmanipulation, Statistische Hypothesentests, Prädiktive Modellierung, Plot (Grafiken), Versionskontrolle, Statistische Inferenz, Merkblatt (Software), Shiny (R-Paket), Algorithmen für maschinelles Lernen, Knitr, R-Programmierung, Statistische Analyse

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      50.775 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      T

      The University of Tokyo

      Interaktive Computergrafik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Mensch-Computer-Interaktion, Technischer Entwurf, Benutzeroberfläche (UI), Algorithmen, Computer-Grafik-Techniken, Computergrafik, Interaktives Design, Simulationen, Animation und Spieldesign, Entwerfen, Visualisierung (Computergrafik)

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      305 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • I
      U
      I

      Mehrere Erzieher

      Data Science Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Big Data, Computer Programming Tools, Automation, Data Analysis Software, Data Collection, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      112.241 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Pandas (Python-Paket), Netzwerk-Modell, Datenmanipulation, Feature Technik, Wissenschaftliche Visualisierung, NumPy, Netzwerkanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Text Mining, Überwachtes Lernen, Jupyter, Matplotlib, Graphentheorie, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Visualisierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Interaktive Datenvisualisierung, Visualisierung (Computergrafik)

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      33.969 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of California, Irvine

      Computer Hardware und Software

      Kompetenzen, die Sie erwerben: TCP/IP, Informationstechnologie, Netzwerksicherheit, Netzwerkprotokolle, Dateisysteme, Computer Hardware, System-Software, Computer-Vernetzung, Betriebssysteme, Allgemeine Vernetzung, Hardware-Architektur, Systemsoftware Systeme

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      173 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google

      Grundlagen des User-Experience-(UX)-Designs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: User Experience Design, Benutzerforschung, Design Thinking, Prototyping, Sprint-Planung, Benutzerfreundlichkeit, Plattformübergreifende Entwicklung, Web Content Accessibility Guidelines, Wireframing, Nutzerorientierte Gestaltung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      72.755 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • M

      MathWorks

      MathWorks Computer Vision Engineer

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Anomaly Detection, Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Matlab, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Motion Graphics, Data Visualization, Automation, Data Mapping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Spatial Data Analysis, Predictive Modeling, Visualization (Computer Graphics), Data Synthesis

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      300 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      Y

      Yale University

      Die Wissenschaft des Wohlbefindens

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Persönliche Entwicklung, Resilienz, Psychologie, Selbst-Bewusstsein, Anpassungsfähigkeit, Produktivität, Psychische Gesundheit, Behaviorale Ökonomie, Zielsetzung, Positive Verhaltensunterstützung, Soziale Fertigkeiten, Achtsamkeit

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      39.209 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      N

      Nanyang Technological University, Singapore

      Introduction to Forensic Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Criminal Investigation and Forensics, Scientific Methods, Chemistry, Investigation, Biochemistry, Pharmacology, Laboratory Testing, Pathology, Microbiology

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      2635 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    1…456…702

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer science Kurse

    • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
    • IBM DevOps und Softwareentwicklung: IBM
    • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
    • Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Interaktive Computergrafik: The University of Tokyo
    • Data Science Foundations: IBM
    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
    • Computer Hardware und Software: University of California, Irvine
    • Grundlagen des User-Experience-(UX)-Designs: Google
    • MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Computer Science

    Bevor Sie mit dem Studium der Informatik beginnen, sollten Sie ein grundlegendes Verständnis dafür entwickeln, wie Computer funktionieren, wie Software erstellt wird und wie Netzwerke Daten und Informationen liefern können. Berufserfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, Projektmanagement und Software-Engineering wäre von Vorteil, ebenso wie das Erlernen von Programmiersprachen wie Java, SQL, Python und JavaScript. Diese sind jedoch nicht notwendig, um mit dem Studium der Informatik zu beginnen. Die Möglichkeit, neue Bereiche rund um den Computer kennenzulernen, kann Ihnen helfen, die für das Erlernen der Informatik erforderlichen Kenntnisse zu erwerben. ‎

    Am besten geeignet für eine Tätigkeit im Bereich der Informatik sind häufig Absolventen der Informatik, die ihre berufliche Laufbahn mit Softwareentwicklung, Netzwerkinfrastruktur oder LAN/WAN-Arbeiten begonnen haben. Der Bereich der Informatik umfasst eine breite Palette von Berufen für analytische Menschen, die gerne programmieren, prozessorientiert denken und Projekte mit Hilfe von Softwaretools verwalten. Erfolgreich in diesem Bereich sind oft diejenigen, die mit den modernen Arbeitsmethoden Schritt halten. ‎

    Einige der neuesten verwandten Themen, die für diejenigen, die Informatik lernen, von Interesse sind, können Algorithmen, Betriebssysteme, rechnerische Komplexität, Computerdesign, Informationstheorie, Programmiersprachen, Systeme und Architektur, Softwareentwicklung und -tests sowie Webanwendungen und Datenbanken umfassen. Wenn Sie mehr über eines dieser Themen lernen, können Sie ein neues Verständnis für die Grundsätze der Informatik entwickeln. ‎

    So gut wie jedes Unternehmen stellt heute Menschen mit Informatikkenntnissen ein. Die Technologie hat sich in so vielen Branchen etabliert, dass man mit Informatikkenntnissen in relativ kurzer Zeit eine neue Technologiekarriere einschlagen kann. Unternehmen suchen hochqualifizierte Software-Ingenieure, Datenbankadministratoren und Netzwerkarchitekten, um den Informatikbedarf zu decken. Wenn Sie Ihre Karriere in diese Richtung lenken, können Sie Ihre Chancen erhöhen, diesen Unternehmen bei ihrer digitalen Transformation zu helfen. ‎

    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.

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