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    Erkunden Sie den Informatik-Kurskatalog

    • I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Datenanalyse-Software, Datenbanken, Relationale Datenbanken, SQL, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenvisualisierung, Statistische Hypothesentests, Automatisierung, Jupyter, Dashboard, Statistik, Gespeicherte Prozedur, Statistische Analyse, Web Scraping, Computer-Programmierwerkzeuge, Deskriptive Statistik

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 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

    • C

      Columbia University

      Erste Grundlagen der Computer Vision

      Kompetenzen, die Sie erwerben: 3D-Modellierung, Algorithmen, Künstliche neuronale Netze, Farbtheorie, Fotografie, Computervision, Unüberwachtes Lernen, Mathematische Modellierung, Bildanalyse, Deep Learning, Virtuelle Realität, Dimensionalitätsreduktion, Computergrafik, Automatisierungstechnik, Elektronische Komponenten, Schätzung, Graphentheorie, Medizinische Bildgebung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Visualisierung (Computergrafik)

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Leeds

      An Introduction to Logic for Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Computational Logic, Computational Thinking, Algorithms, Theoretical Computer Science, Artificial Intelligence

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      P

      Peking University

      计算机组成 Computer Organization

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Architecture, Hardware Architecture, Computer Hardware, Data Storage, Data Storage Technologies, Systems Architecture, Computational Logic, Peripheral Devices

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • M

      Microsoft

      Einführung in Computer

      Kompetenzen, die Sie erwerben: OS Prozessverwaltung, Generative KI, Cybersicherheit, Technologien zur Datenspeicherung, Informationstechnologie, Computer-Systeme, Prävention von Datenverlust, Betriebssysteme, Computer Hardware, Sicherheit für Unternehmen, Technische Unterstützung, System-Konfiguration, Hardware-Architektur, Microsoft Windows, Server, Business-Software

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • J

      Johns Hopkins University

      Datenverarbeitung

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • 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

    • 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

    • I

      IBM

      Einführung in die Datenwissenschaft

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 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
      ·
      112.212 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…456…701

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer science Kurse

    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • Die Bits und Bytes von Computernetzwerken: Google
    • Erste Grundlagen der Computer Vision: Columbia University
    • An Introduction to Logic for Computer Science: University of Leeds
    • 计算机组成 Computer Organization: Peking University
    • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
    • Einführung in Computer: Microsoft
    • Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks
    • AI für alle: DeepLearning.AI

    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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