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    • U

      University of London

      Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Matplotlib, Deskriptive Statistik, NumPy, Statistik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • T

      The Hong Kong University of Science and Technology

      Die Wissenschaft der Gastronomie

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Biologie, Chemie, Ernährung und Diät, Experimentieren, Farbtheorie, Psychologie, Forschungsdesign, Wissenschaftliche Methoden, Lebensmittel und Getränke

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • S

      Stanford University

      Stanford Einführung in Ernährung und Gesundheit

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Ernährung und Diät, Öffentliche Gesundheit und Krankheitsvorbeugung, Chronische Krankheiten, Klinische Ernährung, Lebensmittel und Getränke, Vorbeugende Pflege, Kochen, Behaviorale Gesundheit

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

      Google

      Google-Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Datenkompetenz, Tabellenverarbeitungssoftware, Interviewing-Fähigkeiten, Ggplot2, Professionelles Netzwerken, Datenüberprüfung, Dashboard, Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Datenvisualisierungssoftware, Rmarkdown, Datenvisualisierung, Präsentationen, Daten Präsentation, Daten bereinigen, Datenethik, Kommunikation mit Stakeholdern, Tableau Software

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz, Lineare Algebra, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Fehlersuche, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Leistungsoptimierung, Analyse, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Bildanalyse, Deep Learning, Computervision

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, MySQL, IBM Cognos-Analytik, Datenbank-Design, Apache Hadoop, Linux-Befehle, Professionelles Netzwerken, Data-Warehousing, Generative KI, Apache Spark, Jupyter, SQL, NoSQL, Auszug, Datenspeicher, Datenbank Management, Bash (Skriptsprache), Web Scraping, Apache Kafka, Daten-Pipelines

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Statistische Analyse, IBM Cognos-Analytik, Plotly, Big Data, Dashboard, Excel-Formeln, Prädiktive Modellierung, Generative KI, Jupyter, SQL, Professionelles Netzwerken, Pandas (Python-Paket), Datenvisualisierungssoftware, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Einführung in die C-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Betriebssysteme, System Programmierung, C (Programmiersprache), Computer Programmierung, Software-Tests, Algorithmen, Instandhaltbarkeit, Daten importieren/exportieren, Befehlszeilen-Schnittstelle, Softwareentwicklung, Fehlersuche, Simulationen, Software-Ingenieur, Pseudocode, Benutzeroberfläche (UI), Datenstrukturen, Grundsätze der Programmierung, Computergestütztes Denken, Entwicklungsumgebung, Programm-Entwicklung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      7296 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Angewandte Mathematik, Numerische Analyse, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Infinitesimalrechnung, Methoden des Maschinellen Lernens, NumPy, Statistische Hypothesentests, Deskriptive Statistik, Lineare Algebra, Maschinelles Lernen, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, Jupyter, Datenmanipulation, Dimensionalitätsreduktion, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2733 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Computernetzwerke und Netzwerksicherheit

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk-Routing, Lokale Netzwerke, Endpunkt-Erkennung und -Reaktion, Netzwerkplanung und -design, Netzwerkanalyse, Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung (SIEM), Netzwerksicherheit, Netzwerk-Infrastruktur, Endpunkt-Sicherheit, Intrusion Detection und Prävention, Netzwerkprotokolle, Sicherheit von Informationssystemen, Drahtlose Netzwerke, Prävention von Datenverlust, Dynamisches Host-Konfigurationsprotokoll (DHCP), TCP/IP, Hardware für die Vernetzung, Cybersicherheit, Allgemeine Vernetzung, Firewall

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3386 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Interaktionsdesign

      Kompetenzen, die Sie erwerben: User Experience Design, Mockups, Statistische Analyse, Menschenzentriertes Design, User-Interface-(UI)-Design, Experimentieren, Grafisches und visuelles Design, Interaktionsdesign, Mensch-Computer-Interaktion, Nutzerorientierte Gestaltung, Kollaborative Software, Ideenfindung, Benutzerfreundlichkeit, Prototyping, Usability-Tests, Menschliche Faktoren, Design Forschung, Benutzerforschung, A/B-Tests, Telearbeit

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      4000 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Datenanalyse mit R-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Paket- und Software-Management, Ggplot2, Datenvisualisierungssoftware, Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Rmarkdown, Daten importieren/exportieren, R-Programmierung, Datenanalyse, Datenstrukturen, Daten bereinigen, Statistisches Programmieren, Tidyverse (R-Paket)

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1…789…708

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer science Kurse

    • Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python: University of London
    • Die Wissenschaft der Gastronomie: The Hong Kong University of Science and Technology
    • Stanford Einführung in Ernährung und Gesundheit: Stanford University
    • Google-Datenanalyse: Google
    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • IBM Datentechnik: IBM
    • IBM Data Analyst: IBM
    • Einführung in die C-Programmierung: Duke University
    • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Computernetzwerke und Netzwerksicherheit: IBM

    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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