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    Erkunden Sie den Informatik-Kurskatalog

    • J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6615 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Michigan

      Python für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Restful API, Datenvisualisierungssoftware, Erhebung von Daten, Grundsätze der Programmierung, Relationale Datenbanken, Datenmodellierung, JSON, Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Netzwerkprotokolle, Datenstrukturen, Computer Programmierung, Datenverarbeitung, Software-Installation, Webdienste, SQL, Web Scraping, Datenbank-Design, Datenbanken

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Was ist Data Science?

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Künstliche Intelligenz, Datenkompetenz, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Deep Learning, Data-Mining, Datenverarbeitung, Big Data, Digitale Transformation, Maschinelles Lernen, Cloud Computing

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

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

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      1366 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of California, Irvine

      Computer Hardware und Software

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenmodellierung, Relationale Datenbanken, Data-Mining, Datenvisualisierungssoftware, Datenkompetenz, Datenanalyse-Software, Datenverarbeitung, Daten bereinigen, Peer Review, Jupyter, Unternehmensanalyse, Big Data, Datenbanken, Computer-Programmierwerkzeuge, Abfragesprachen, Gespeicherte Prozedur, SQL, GitHub, Cloud Computing

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Statistical Methods for Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Network Analysis, R Programming, Statistical Analysis, Regression Analysis, Statistical Modeling, Statistical Methods, Combinatorics, Bayesian Network, Statistical Hypothesis Testing, Data Analysis, Probability, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Probability Distribution, Simulations, Data Science, Markov Model, Applied Mathematics, Graph Theory, Statistics

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      T

      The University of Tokyo

      Interaktive Computergrafik

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google

      Grundlagen des User-Experience-(UX)-Designs

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • 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
      ·
      2634 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      Y

      Yale University

      Die Wissenschaft des Wohlbefindens

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

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    1…456…701

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer science Kurse

    • Genomische Datenwissenschaft: Johns Hopkins University
    • Python für jedermann: University of Michigan
    • Was ist Data Science?: IBM
    • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
    • Computer Hardware und Software: University of California, Irvine
    • Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
    • Statistical Methods for Computer Science: Johns Hopkins University
    • Interaktive Computergrafik: The University of Tokyo
    • Grundlagen des User-Experience-(UX)-Designs: Google

    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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