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CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)

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CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Beherrschen Sie Strategien zur Implementierung von Data Science-Techniken, um Geschäftsprobleme zu lösen.

Sarah Haq
Stacey McBrine

Dozenten: Sarah Haq

5.449 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.7

(55 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Projekt-Scoping
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Stakeholder Management
  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Unternehmensanalytik
  • Kategorie: Datenumwandlung

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Geschäftliche Prioritäten
Kategorie: Projekt-Scoping
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Stakeholder Management
Kategorie: Projektentwurf
Kategorie: Unternehmensanalytik
Kategorie: Wirtschaft
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Geschäftsprozess

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Daten analysieren

Daten analysieren

KURS 320 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Histogramm
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Unternehmensanalytik
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Analytische Fähigkeiten

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Leistungsmetrik

Was Sie lernen werden

  • Kommunizieren Sie die Ergebnisse eines Modells über Webanwendungen und implementieren Sie Testpipelines, die das Training, die Abstimmung und den Einsatz des Modells automatisieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Automatisierung
Kategorie: Kommunikation mit Stakeholdern
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Kommunikation
Kategorie: Lieferung der Lösung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Engagement von Stakeholdern
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Abschluss des Projekts

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Dozenten

Sarah Haq
CertNexus
5 Kurse9.808 Lernende
Stacey McBrine
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6 Kurse13.689 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (7/1/2024 - 7/1/2025)