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    • I

      IBM

      Python-Projekt für Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Dashboard, Jupyter, Datenverarbeitung, Erhebung von Daten, Web Scraping, Matplotlib

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4606 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google

      Grundlagen des technischen Supports

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Architektur, Endbenutzerschulung und -unterstützung, Betriebssysteme, Informationstechnologie, Technische Kommunikation, Helpdesk-Support, Computer Hardware, Desktop-Unterstützung, Software-Dokumentation, Technische Unterstützung, Linux, Microsoft Windows, Technische Dokumentation, Hardware-Fehlerbehebung, Computer-Vernetzung, Software-Installation

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of California San Diego

      Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Python-Programmierung, Netzwerkanalyse, Kryptographie-Standards für öffentliche Schlüssel (PKCS), Cybersicherheit, Computer Programmierung, Verschlüsselung, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeit, Computergestützte Logik, Arithmetik, Kryptographie, Kombinatorik, Theoretische Informatik, Deduktive Argumentation, Datenstrukturen, Graphentheorie, Computergestütztes Denken, Logisches Denken, Schlüsselverwaltung

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3637 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of California, Santa Cruz

      Kodierung für jedermann: C und C++

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Grundsätze der Programmierung, Objektorientierte Programmierung (OOP), C++ (Programmiersprache), Computer Programmierung, Fehlersuche, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Spiel-Design, Dateisysteme, Technische Überprüfung der Software, Programm-Entwicklung, Befehlszeilen-Schnittstelle, Künstliche Intelligenz, Graphentheorie, Datenstrukturen, Computergestütztes Denken, Software-Entwurfsmuster, C (Programmiersprache), Informatik, Code-Überprüfung

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      9399 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Algorithmen, Künstliche neuronale Netze, Datenmanipulation, Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, NumPy, Feature Technik, Fortgeschrittene Mathematik, Infinitesimalrechnung, Methoden des Maschinellen Lernens, Dimensionalitätsreduktion, Maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik, Jupyter, Statistik, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Lineare Algebra, Algorithmen für maschinelles Lernen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Geschäftsethik, Datenethik, Strategisches Denken, Maschinelles Lernen, Teambildung, Technische Leitung, Datenverarbeitung, Künstliche Intelligenz, Marktchancen, Deep Learning, Bedarfsanalyse

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neue KI-Fähigkeiten
      Neue KI-Fähigkeiten
      G

      Google

      Google-UX-Design

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Ideenfindung, Design Thinking, Reaktionsfähiges Webdesign, Benutzerforschung, Usability-Tests, Mockups, Informationsarchitektur, Figma (Design-Software), Design Bewertungen, User Experience Design, Präsentationen, Design Forschung, Nutzerorientierte Gestaltung, Webdesign, Wireframing, Storyboarding, Benutzerfreundlichkeit, Anwenderbericht, UI/UX Forschung, Benutzererlebnis

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • G

      Google

      Die Bits und Bytes von Computernetzwerken

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerksicherheit, Netzwerk-Routing, TCP/IP, Netzwerkverwaltung, Netzwerkprotokolle, Dynamisches Host-Konfigurationsprotokoll (DHCP), Drahtlose Netzwerke, Netzwerk-Fehlerbehebung, Datenintegrität, Computer-Vernetzung, Virtual Private Networks (VPN), Netzwerk-Modell

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Colorado System

      Computer Kommunikation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Netzwerksicherheit, Netzwerk Architektur, Netzwerk-Routing, TCP/IP, Routing-Protokolle, Netzwerkprotokolle, Netzwerk-Leistungsmanagement, Drahtlose Netzwerke, Dynamisches Host-Konfigurationsprotokoll (DHCP), Computer-Vernetzung, System Programmierung, Software-definierte Netzwerke, Lokale Netzwerke, OSI-Modelle, Digitale Kommunikation, Telekommunikation, Netzwerk-Modell, Netzwerkplanung und -design, Netzwerk-Infrastruktur

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3327 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

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

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neue KI-Fähigkeiten
      Neue KI-Fähigkeiten
      G

      Google

      Google IT-Support

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerksicherheit, TCP/IP, Cybersicherheit, Dateisysteme, Netzwerkprotokolle, Sicherheit von Informationssystemen, Netzwerk-Fehlerbehebung, Netzwerkverwaltung, Paket- und Software-Management, Systemverwaltung, IT-Infrastruktur, Desktop-Unterstützung, Technische Unterstützung, Anwendungssicherheit, Microsoft Windows, Computer Hardware, Computer-Vernetzung, Cloud-Infrastruktur, Lightweight Directory Access Protokolle, Software-Installation

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI, Data Wrangling, Large Language Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Cleansing, Jupyter, Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Manipulation, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Intelligence, Data Import/Export, Data Ethics

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…701

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer science Kurse

    • Python-Projekt für Datenwissenschaft: IBM
    • Grundlagen des technischen Supports: Google
    • Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft: University of California San Diego
    • Kodierung für jedermann: C und C++: University of California, Santa Cruz
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • Google-UX-Design: Google
    • Die Bits und Bytes von Computernetzwerken: Google
    • Computer Kommunikation: University of Colorado System
    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan

    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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