Die besten Data-Science-Kurse

Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Data Science zählen zu den wertvollsten Qualifikationen für die moderne Arbeitswelt. Unternehmen und Einzelpersonen können sich über eine Onlineplattform für DS-Kurse anmelden, die von führenden Universitäten, Technologieunternehmen und Bootcamps entwickelt wurden. Von Spezialisierungen in Python, SQL und maschinellem Lernen (ML) bis hin zu allgemeinen Einführungen in diese Themen bietet die Kursauswahl etwas für alle Lernenden und IT-Fachleute.

Die besten Data-Science-Kurse

Die besten Data-Science-Kurse sind online über Plattformen für die Kursbereitstellung und Anbieter verfügbar, die Plattform und Anbieter kombinieren.

Zu Letzteren gehören Kurse von Udacity, Datacamp und Udemy, bei denen Zertifikatsanwärter den Kurs über die Website der zertifizierenden Organisation absolvieren. Plattformen für die Kursbereitstellung wie Coursera, edX und LinkedIn Learning bieten renommierten Schulen, Unternehmen und Einzelpersonen Raum, um Kurse zu erstellen und Teilnehmer zu zertifizieren.

Bei beiden Arten ist das führende Erlösmodell für Zertifikatsanbieter ein monatliches Abonnement, das nach Bedarf Zugriff auf den Kurs bietet. Alternativ sind einige der besten DS-Kurse gegen eine einmalige Gebühr mit unbegrenztem Zugriff auf den Kurs über einen längeren Zeitraum verfügbar.

Kostenlos lernen: Viele dieser Kurse können von Teilnehmern, die die mit einem Zertifikat verbundenen Kosten vermeiden möchten, kostenlos als Gasthörer besucht werden. Um die Zertifizierung zu erhalten, können Teilnehmer zu einem späteren Zeitpunkt bezahlen und die erforderlichen Kursarbeiten abschließen. Alternativ bieten die meisten Kursanbieter interessierten Studierenden auch finanzielle Unterstützung an.

University of Michigan: Spezialisierung Angewandte Data Science mit Python

Plattform: Coursera

Personen mit grundlegenden Data-Science-Kenntnissen können ihre Analysefähigkeiten mit dem Kurs Spezialisierung Angewandte Data Science mit Python der University of Michigan auf Coursera vertiefen.

Die Lernenden erkunden die Programmiersprache Python in fünf Kursen:

1. Eine Einführung in DS
2. Angewandtes Plotten und Datendarstellung
3. Angewandtes ML
4. Angewandtes Text Mining
5. Angewandte Netzwerkanalyse

Interessierte Studierende sollten mit einem Lernaufwand von 7 Stunden pro Woche über fünf Monate rechnen. Sie erwerben Fähigkeiten wie die Visualisierung der Datenintegrität, die Verwendung von Toolkits für natürliche Sprache (NLTK) und die Durchführung inferenzstatistischer Analysen.

LinkedIn Learning: Datenwissenschaftler werden

Plattform: LinkedIn

LinkedIn Learning bietet die Zertifizierung Datenwissenschaftler werden über 12 Kurse an, die mit etwas mehr als 20 Stunden eine allgemeine Einführung in den Berufsweg als Datenwissenschaftler geben.

Die einzelnen Kurse reichen von den 30-minütigen Grundlagen der Statistik bis zu einem 4-stündigen Kurs, in dem Fachbegriffe behandelt und die Datenkompetenz verbessert werden. Die durchschnittliche Kursdauer beträgt etwas mehr als eine Stunde. Zu den Themen gehören der Arbeitsalltag von Datenwissenschaftlern, mögliche Karrierewege, Datenvisualisierung, Big Data und Data Governance.

Mehr erfahren mit: So werden Sie Datenwissenschaftler: Ein Spickzettel | TechRepublic

Udacity: Nanodegree-Programm „Datenwissenschaftler werden“

Plattform: Udacity

Zehn Jahre nach seiner Einführung verfügt Udacity über ein umfangreiches Kursangebot für IT-Fachleute und Studierende, darunter das Nanodegree-Programm Datenwissenschaftler werden.

Obwohl es denselben Namen wie das oben genannte LinkedIn-Zertifikat trägt, ist Udacitys Nanodegree nicht für Anfänger geeignet. Interessierte Lernende sollten bereits über Kenntnisse in DS-Themen verfügen, darunter Fähigkeiten in der Programmierung (Python und SQL), Statistik, Data Wrangling und maschinellem Lernen. Mit den erforderlichen Vorkenntnissen steigen die Teilnehmer in Software- und Data Engineering sowie Versuchsdesigns ein und schließen mit einem offenen DS-Projekt ab, das die erworbenen Fähigkeiten widerspiegelt.

Das Udacity-Nanodegree ist gegen eine einmalige Gebühr verfügbar und bietet größtmögliche Flexibilität beim Abschluss des Programms. Teilnehmer, die 10 Stunden pro Woche investieren, können mit einem Abschluss nach etwa vier Monaten rechnen.

John Hopkins University: Spezialisierung Data Science

Plattform: Coursera

Lernende, die neu im Bereich Data Science sind, können mit der Spezialisierung Data Science einer der führenden Forschungseinrichtungen, der John Hopkins University, die richtigen Grundlagen erwerben.

In zehn Kursen betrachten die Lernenden die gesamte Data-Science-Pipeline, um Konzepte wie R-Programmierung, Analysen, statistische Inferenz und Regressionsmodelle zu verstehen. Bei einem empfohlenen Lernaufwand von 7 Stunden pro Woche können Teilnehmer damit rechnen, die Kurse und das Abschlussprojekt in 11 Monaten zu beenden. Diese Dauer mag einige Einsteiger abschrecken, doch Teilnehmer, die sich dem Erlernen von Data Science verschrieben haben, werden zweifellos von den weltweit führenden Dozenten für Biostatistik profitieren.

Hinweis: Über ein monatliches Coursera-Abonnement können Teilnehmer damit rechnen, über 11 Monate 429 US-Dollar zu zahlen, oder sparen und mit einem Jahresabonnement für Coursera Plus für 399 US-Dollar auf die Bibliothek der Plattform mit über 7.000 Kursen zugreifen.

UC San Diego: Data-Science-MicroMasters-Programm

Plattform: edX

Das MicroMasters-Programm in Data Science der University of California San Diego bietet Studierenden über den führenden Onlinekursanbieter edX vier Kurse auf Hochschulniveau.

Bei 10 Stunden pro Woche können Teilnehmer damit rechnen, das Programm gegen eine einmalige Gebühr in 10 Monaten abzuschließen. Im Verlauf behandeln die Lernenden die mathematischen und angewandten Bereiche der Data Science. Zu den bis zum Kursende erworbenen Fähigkeiten gehören das Bereinigen von Daten, die Verwendung von ML-Modellen und Apache Spark sowie das Erstellen zuverlässiger statistischer Schlussfolgerungen. Die Programmekurse sind:

1. Python für DS
2. Wahrscheinlichkeit und Statistik in DS mit Python
3. Grundlagen des maschinellen Lernens
4. Big-Data-Analysen mit Spark

Hinweis: Zwar gibt es keine allgemeine Frist für den Abschluss des Programms, doch haben Teilnehmer nach dem Kauf 24 Monate Zeit, die Kurssitzungen von UCSanDiegoX auszuwählen. Nach Abschluss werden die MicroMasters mit 30 % des vollständigen Masterabschlusses in DS angerechnet.

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Harvard University: Berufszertifikat in Data Science

Plattform: edX

Über edX bietet die Harvard University ein Berufszertifikat in Data Science an, das interessierten Lernenden die Wissensgrundlage und Fähigkeiten vermittelt, um moderne Herausforderungen der Datenanalyse zu bewältigen.

Das Data-Science-Programm von HarvardX umfasst in seinen neun Kursen ein breites Themenspektrum für Einsteiger in DS, darunter:

1. R-Grundlagen
2. Visualisierung
3. Wahrscheinlichkeit
4. Inferenz und Modellierung
5. Produktivitätstools
6. Data Wrangling
7. Lineare Regression
8. Maschinelles Lernen
9. Abschlussprojekt

Studierende machen sich mit wichtigen Data-Science-Tools wie Linux, GitHub und RStudio vertraut, um mit Anwendungen aus der Praxis zu experimentieren.

Das Zertifikatsprogramm kann im eigenen Tempo absolviert werden, wobei ein Lernaufwand von 2–3 Stunden pro Woche empfohlen wird. Bei diesem Tempo können Teilnehmer mit einem Abschluss des Programms in 17 Monaten rechnen.

IBM: IBM Data Science Professional Certificate

Plattform: Coursera

Wer als Anfänger in Data Science einsteigen möchte, kann sich mit dem IBM Data Science Professional Certificate auf Coursera von einem IT-Giganten ausbilden lassen.

In neun Kursen können Teilnehmer, die völlig neu in Data Science und Programmierung sind, Open-Source-Tools und Bibliotheken, Datenbanken, Visualisierung, statistische Analyse und Algorithmen des maschinellen Lernens kennenlernen. Die Lernenden sammeln praktische Erfahrung mit der IBM Cloud und verwenden die neuesten DS-Tools. Bei 4 Stunden pro Woche können Kursteilnehmer damit rechnen, das Programm in 11 Monaten abzuschließen.

Da anwendungsorientiertes Lernen im gesamten Zertifikatsprogramm im Mittelpunkt steht, machen sich Teilnehmer mit Folgendem vertraut:

• Tools: GitHub, RStudio, Jupyter und Watson Studio.
• Bibliotheken: NumPy, Folium, Seaborn, Scikit-learn, SciPy, Pandas, Matplotlib.
• Projekte: interaktive Karte, Klassifikationsmodell, Vorhersage von Immobilienpreisen und Raketenstarts

Hinweis: In 11 Monaten kostet das IBM-Programm mit einem monatlichen Coursera-Abonnement 429 US-Dollar. Alternativ bietet ein Jahresabonnement Zugriff auf weitere Kurse und kostet 399 US-Dollar.

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Google: Google Data Analytics Certificate

Plattform: Coursera

Google ist nicht nur eine weltweit renommierte Marke, sondern verfügt auch über ein Vierteljahrhundert Erfahrung darin, die klügsten Köpfe der Data Science zu gewinnen – daher fällt es schwer, das Google Data Analytics Certificate auf Coursera nicht in Betracht zu ziehen.

Google möchte Absolventen auf Einstiegspositionen im Bereich IT-Support, UX-Design, digitales Marketing und Datenanalyse vorbereiten. Die acht Kurse sind für Einsteiger geeignet und umfassen die Grundlagen von Daten, datengestützte Entscheidungsfindung, Datenaufbereitung und -verarbeitung, Visualisierung sowie Analysen mit R-Programmierung. Bei 10 Stunden pro Woche können Teilnehmer damit rechnen, das Programm in 6 Monaten abzuschließen.

Hinweis: Über sechs Monate können Teilnehmer den Kurs mit einem monatlichen Coursera-Abonnement für 240 US-Dollar abschließen. Die gesamten 240 Stunden teilen sich in 180 Stunden Unterricht und 60 Stunden für Prüfungen, Labs, zusätzliches Lernen und ein Abschlussprojekt auf.

Stanford University: Machine Learning

Plattform: Coursera

Interessierte Einsteiger können sich einer Gruppe von 5 Millionen Lernenden anschließen und an der von Stanford University angebotenen Spezialisierung Maschinelles Lernen teilnehmen, die vom Deep-Learning-Experten und Coursera-Mitgründer Andrew Ng geleitet wird.

Ng entwickelte das Programm ursprünglich 2012 und aktualisiert den Lehrplan weiterhin, um einem sich wandelnden Fachgebiet gerecht zu werden. Im Mittelpunkt stehen wichtige Konzepte und Tools des maschinellen Lernens sowie die führende Programmiersprache für KI-Anwendungen: Python.

Im Gegensatz zu anderen spezialisierten DS-Kursen bietet die ML-Spezialisierung der Stanford University einen tiefgehenden Einblick in Deep Learning, ohne dass Vorkenntnisse in Mathematik oder Programmierung erforderlich sind. Bei 9 Stunden pro Woche können Teilnehmer damit rechnen, das Programm in 3 Monaten abzuschließen.

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Udemy: Python for Data Science and Machine Learning

Plattform: Udemy

Eine weitere Spezialisierung im Bereich des maschinellen Lernens ist Udemy’s Bootcamp Python für Data Science und maschinelles Lernen, das etwas mehr als 25 Stunden umfasst und sich auf 27 Themen und 165 Vorlesungen verteilt.

Das Udemy-Bootcamp eignet sich ideal für erfahrene Entwickler oder Anfänger mit etwas Programmiererfahrung und behandelt den Einsatz von Tools wie Spark, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn und SciKit in realen DS-Anwendungen.

Zu den weiteren behandelten Themen gehören interaktive Visualisierungen, lineare Regression, Entscheidungsbäume und Verarbeitung natürlicher Sprache , damit die Lernenden ein solides Verständnis von ML im Kontext der Data Science entwickeln. Studierende können sich für weniger als 100 US-Dollar ein ganzes Bündel an ML-Kenntnissen aneignen, das andernfalls manchmal ein paar Tausend US-Dollar kosten würde.

Hinweis: Die Gesamtdauer der Vorlesungen beträgt zwar 25 Stunden, darin sind jedoch zusätzliche Lernzeit und die Zeit für die Bearbeitung der in den Lektionen angebotenen Anwendungen nicht enthalten.

Lobende Erwähnung: Data-Science-Kurse

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Was ist Data Science?

Data Science beschäftigt sich mit großen Datenmengen sowie den Tools und Methoden, die zum Speichern, Bearbeiten und Analysieren solcher Daten eingesetzt werden. Datenwissenschaftler nutzen Datenanalyse, Statistik und zunehmend – Programmierung – um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu verstehen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Was ist ein Data-Science-Kurs?

Data-Science-Kurse sind bei Studierenden und Berufstätigen beliebt, die mehr über DS-Verfahren lernen und mit ihnen arbeiten möchten. Die beliebtesten Angebote sind öffentlich zugänglich und online verfügbar. Das bedeutet, dass Studierende ihre Qualifikationen erwerben oder ihre Kenntnisse im eigenen Tempo erweitern können, ohne einen Zeitplan mit einer Klasse und einem Professor abstimmen oder sich an einer traditionellen Universität einschreiben zu müssen.

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Themen von Data-Science-Kursen

Das Spektrum der Data-Science-Kurse reicht von allgemeinen Einführungen bis hin zu hochspezialisierten Kursen und MicroMasters, die mehrere Themen abdecken. Allgemeine Einführungen befassen sich oft mit dem gesamten Themenspektrum der DS, während Spezialisierungen folgende Bereiche vertiefen:

• Angewandte Statistik und Modellierung
• Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning
• Datenanalyse und Visualisierung
• Daten- und Software-Engineering
• Programmiersprachen wie Python und R
• SQL-Datenbankverwaltung

Wo Sie Data-Science-Kurse finden

Als noch junges Studienfach entwickelte sich Data Science in einer Zeit, in der Online-Bildungsangebote zunehmend verfügbar wurden. Traditionelle Studiengänge im Bereich DS sind dagegen auf führende Forschungsuniversitäten beschränkt und zudem recht teuer. Im vergangenen Jahrzehnt entstanden mehrere Plattformen, auf denen interessierte Studierende und Berufstätige Kurse finden und absolvieren können.

Zu den führenden Anbietern von Online-Kursen gehören heute verschiedene neuere Bildungseinrichtungen, die für ihre Bootcamps zur Softwareentwicklung bekannt sind, renommierte Technologieunternehmen und Kursplattformen.

In den folgenden Abschnitten werden einige der beliebtesten Online-Plattformen vorgestellt, auf denen Studierende Kurse absolvieren können. Anschließend geht es um die bedeutendsten Unternehmen, die Qualifikationen für proprietäre und branchenspezifische DS-Kenntnisse anbieten.

Online-Anbieter von DS-Kursen und Zertifikaten

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Unternehmen mit DS-Kursen und Zertifikaten

Was Sie von Data-Science-Kursen erwarten können

Die Flexibilität von Online-Kursen gibt Studierenden viel Freiheit, zu lernen, zu üben und die Lektionen im eigenen Tempo zu absolvieren. Fortlaufende Kurse mit vorgefertigten Lektionen und Projekten ermöglichen es Studierenden, jeden Kurs dann abzuschließen, wenn es ihnen möglich ist oder die Kursfristen es verlangen.

Obwohl der Online-Weg mehr Flexibilität bietet als Präsenzunterricht, sollten Teilnehmer dennoch auf zeitliche Beschränkungen bei Programmen mit einmaliger Gebühr und auf monatliche Abonnements für länger laufende Programme achten. Ohne einen Aktionsplan – wobei die Fristen solcher Programme das effiziente Abschließen eher erleichtern als behindern können – verpassen Lernende möglicherweise die Gelegenheit, das Programm abzuschließen, oder verschwenden Geld.

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Die besten Data-Science-Masterstudiengänge

Studierende oder Berufstätige, die eine praxisorientiertere Erfahrung suchen, könnten die Vollzeit-Alternative zu einzelnen Kursen oder Zertifikatsprogrammen in Form eines akkreditierten Hochschulabschlusses schätzen. Data Science ist eine noch junge akademische Disziplin, doch Universitäten sind bestrebt, das Feld zu erforschen und die nächste Generation von Datenwissenschaftlern auszubilden.

Zu den nennenswerten DS-Graduiertenprogrammen gehören:

So wählen Sie einen Data-Science-Kurs aus

Wie in den meisten IT-nahen Studienfeldern gibt es zahlreiche berufliche Möglichkeiten und eine hohe Nachfrage nach Fachkräften mit Data-Science-Kenntnissen. Diese Nachfrage wird nicht nachlassen, sodass jede Qualifikation – ob allgemein oder spezialisiert – einen Pluspunkt im Lebenslauf darstellt.

Wo also anfangen? Neueinsteiger sollten zunächst kostengünstig einen der wenigen DS-Kurse für Anfänger auditieren. Studierende erkunden dabei eine Reihe von Themen rund um DS und entwickeln grundlegende Kenntnisse, die für die meisten Fachkräfte wertvoll sind. Durch das Auditieren der Kurse können Teilnehmer außerdem selbst entscheiden, wann sie für den Erwerb des Abschlusses und die Bearbeitung eventuell erforderlicher Kursarbeiten bezahlen. Diese Einführungen können Studierenden, die in der Data Science weiter vorankommen möchten, bei der Auswahl spezialisierter Zertifizierungen helfen.

Behalten Sie den erforderlichen Zeitaufwand im Blick und wählen Sie ein Programm, das sich realistisch bewältigen lässt. Bei einem komplexen Thema sind anfängliche Hürden und ein Gefühl der Überforderung normal, was die Wahl eines Programms mit einmaliger Gebühr zu einer wichtigen Entscheidung macht. Wenn Sie eines dieser Programme in Betracht ziehen, sollten Sie einen Aktionsplan erstellen, um zu lernen, zu arbeiten und das Zertifikat in angemessener Zeit abzuschließen.

Für angehende Datenwissenschaftler, die ihre Fähigkeiten ausbauen möchten, gibt es zahlreiche Spezialisierungen. Abhängig von den DS-Anwendungen profitieren Teilnehmer möglicherweise am meisten davon, ihre IT-Kenntnisse mithilfe proprietärer Tools und Systeme durch anbieterspezifische Zertifizierungen zu erweitern.

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