Du willst dich im Bereich Data Science weiterbilden? Ein Studium ist dir zu umfassend, oder du möchtest dich berufsbegleitend in das spannende Feld Data Science einarbeiten? Dann bist du hier genau richtig, denn ich habe für dich 5 Data Science Kurse mit unterschiedlichen Schwerpunkten herausgesucht in denen du die Programmiersprache bzw. Skript-Sprache Python verwendest.
Data Science kombiniert Methoden aus den Bereichen Statistik, Mathematik, Programmierung, Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Ziel ist es Daten so aufzubereiten und zu analysieren, dass daraus Erkenntnisse gewonnen werden können, die nützlich für ein Unternehmen oder eine Organisation sind.
Die Verfügbarkeit von Daten wird immer besser und allumfassender. Data Science in Kombination mit Machine Learning oder künstlicher Intelligenz wird z.B. dafür verwendet intelligente Spam-Filter zu bauen, Bilder zu klassifizieren oder einem Unternehmen dabei zu helfen Kundenanfragen automatisch an die richtigen Mitarbeiter weiterzuleiten.
Du siehts, als Data Scientist wirst du wohl kaum arbeitslos werden und dazu noch gut bezahlt! Das Harvard Business Review hat Data Science als “sexiest job of the 21st century”? bezeichnet. Also. Worauf wartest du? Schau dir am besten direkt die 5 Kurse an.
MinnaLearn/Universität Helsinki: Elements of AI
- Kosten: kostenlos
- Kursplattform: mooc.fi
- Anbieter: MinnaLearn/Universität Helsinki
- Umfang: 30-60 Stunden
- Sprache: Deutsch
- Geeignet für: Anfänger, Keine Programmierkenntnisse nötig
- Zertifikat: Teilnahmebescheinigung
- Einschätzung: Ideal, wenn du in KI und Data Science hineinschnuppern willst und erstmal nicht programmieren lernen möchtest.
Ziel des Kurses ist es dir einen Eindruck von KI (Künstliche Intelligenz) zu vermitteln. Was ist KI. Was kann KI. Was kann KI (noch) nicht. Du erfährst hier viel über KI, Machine Learning (Maschinelles Lernen) und Deep Learning (z.B. Neuronale Netze). Damit erhältst du einen guten Einblick in wichtige Data Science Teilgebiete.
Um dem Kurs zu folgen benötigst du keine Programmierkenntnisse. Du wirst auch keine Programmiersprache wie Python lernen. Der Kurs ist vielmehr dafür gedacht dir Künstliche Intelligenz einfach und interaktiv zu vermitteln. Mit etwas mathematischem Schulwissen kannst du dem Kurs gut folgen ?.
Im Gegensatz zu den anderen hier vorgestellten Kursen vermittelt der Kurs dir auch Dinge wie gesellschaftliche Auswirkungen von KI. Ziel ist es der Allgemeinheit zu vermitteln, dass Maschinelles Lernen und KI nichts mit den Horrorszenarien aus Filmen wie Terminator oder iRobot gemein hat.
Ich selbst habe den Kurs im Januar 2022 erfolgreich abgeschlossen. Obwohl ich mich bereits seit einigen Jahren mit Data Science beschäftige habe ich einige neue Dinge lernen können. Vor allem sind die Kursinhalte aber so schön präsentiert, dass es einfach Spaß macht, diesen Kurs zu absolvieren.
Falls du auf Videokurse stehst, muss ich dich leider enttäuschen: der Kurs ist rein text- und bildbasiert. Die interaktiven Quizze und gut erdachten Aufgaben machen das aber mehr als wett! Schön ist, dass du den Kurs sehr gut mit dem Smartphone absolvieren kannst. Damit hast du vielleicht demnächst eine neue Beschäftigung in der U-Bahn!
Worauf wartest du? Lass dir (vor allem als Anfänger) diesen großartigen kostenlosen Data Science Kurs nicht entgehen!
Coursera: Datenanalyse mit Python
- Kosten: 39 EUR pro Monat (Kurs als Gasthörer kostenlos)
- Kursplattform: Coursera
- Bewertung auf der Plattform: 4,7 von 5
- Anbieter: IBM
- Umfang: 14 Stunden
- Sprache: Englisch, deutsche Untertitel verfügbar
- Geeignet für: Anfänger
- Zertifikat: Ja (Kein Zertifikat für Gasthörer)
- Einschätzung: Für Anfänger geeignet. Aufgaben meist recht einfach zu lösen.
Dieser Data Science Kurs wird dir von IBM Skills Network auf der Kursplattform Coursera angeboten. Ich selbst habe den Kurs im April 2020 erfolgreich abgeschlossen und bin überzeugt davon, dass du hier einen guten Einstieg in die Datenanalyse mit Python erhältst. Es werden alle grundsätzlichen Themen zur Datenanalyse besprochen.
Gerade weil die Aufgaben einfach gehalten wurden, motiviert der Kurs dich zum weitermachen. Du solltest aber auch unbedingt noch einen herausfordernden Kurs belegen, wenn du es mit Data Science ernst meinst!
Du erfährst hier wie du Daten mit Hilfe der Bibliothek Pandas in Python importierst, wie du die Daten anschließend aufbereitest und wie du z.B. mit fehlenden Daten umgehst. Anschließend gewinnst du erste Erkenntnisse aus den Daten (Exploratory Data Analysis). Danach entwickelst du ein einfaches Model (Lineare Regression bzw. Multiple Lineare Regression). Abschließend evaluierst du wie gut dein Modell die Wirklichkeit abbildet.
Du kannst den Kurs auch als Teil zweier umfangreicher Spezialisierungen (Angewandte Datenverarbeitung oder IBM Datenverarbeitung) belegen. Die Spezialisierung Angewandte Datenverarbeitung beinhaltet z.B. einen Kurs in dem du lernst mit Python zu programmieren. Diesen Kurs solltest du eventuell zusätzlich belegen, falls du noch gar nicht mit Python umgehen kannst.
Außerdem gibt es noch eine sogenanntes Capstone Projekt in dem du deine erlernten Fähigkeiten anwendest. In einem weiteren Kurs erfährst du mehr über die Visualisierung von Daten in Python. Ich würde dir diesen Kurs nicht empfehlen, da die Visualisierung von Daten in Python vergleichsweise simpel ist, und du z.B. mit der Python Bibliothek Seaborn und der guten Dokumentation dir das Wichtigste relativ schnell selbst aneignen kannst.
Coursera: Supervised Machine Learning: Regression and Classification
- Kosten: 47 EUR pro Monat (7-tägiger kostenloser Testzeitraum möglich)
- Kursplattform: Coursera
- Bewertung auf der Plattform: 4,9 von 5
- Anbieter: DeepLearning.AI Stanford
- Umfang: 33 Stunden
- Sprache: Englisch
- Geeignet für: Anfänger mit Fokus auf Maschinelles Lernen
- Zertifikat: Ja
- Einschätzung: Exzellenter Kurs von einem wirklichen Experten für Maschinelles Lernen
Dies ist einer der besten Data Science Kurse für dich, um in Machine Learning einzusteigen. Den ursprünglichen Kurs hat Andrew Ng bereits 2012 erstellt. Andrew Ng ist für seine bahnbrechenden Arbeiten zur Künstlichen Intelligenz bekannt und bringt seine ganze Erfahrung in diesen Online Kurs ein. Der Kurs wurde inzwischen up to date gebracht und ist nun Teil einer dreiteiligen Spezialisierung für Maschinelles Lernen.
Inhaltlich lernst kannst du deine Kenntnisse der Programmiersprache Python verbessern. Um Machine Learning anzuwenden verwendest du die Bibliothek scikit-learn und NumPy. NumPy gilt als hocheffizientes Tool, um große numerische Datenmengen und mehrdimensionale Arrays zu verarbeiten. Daher ist NumPy ideal in für wissenschaftliche Anwendungen aus Mathematik und Physik oder für die Verarbeitung von Bildern.
Wills du Data Science lernen, um Text oder heterogene Daten (Zahlen, kategorische Daten, Text) zu verarbeiten? Dann starte besser mit einem Data Science Kurs, der die Python Bibliothek Pandas verwendet. Hier empfehle ich dir den Kurs von IBM: Datenanalyse mit Python.
MinnaLearn/Universität Helsinki: Building AI
- Kosten: kostenlos (Zertifikat kostest 50 EUR)
- Kursplattform: mooc.fi
- Anbieter: MinnaLearn/Universität Helsinki
- Umfang: 50 Stunden
- Sprache: Englisch
- Geeignet für: Anfänger und Fortgeschrittene
- Zertifikat: Ja
- Einschätzung: Sehr gut gemachter Kurs mit herausfordernden Programmieraufgaben
Dieser Kurs ist die Fortsetzung von Elements of AI. Hier geht es ans Eingemachte. Du beginnst mit dem Lösen verschiedener Optimierungsprobleme, berechnest Wahrscheinlichkeiten, lernst Machine Learning Methoden kennen und beschäftigst dich mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP, natural language processing).
Du kannst die Aufgaben im Kurs in drei verschiedenen Schwierigkeitsgraden absolvieren. Auf Stufe 1 benötigst du keine Programmierkenntnisse und beantwortest Multiple Choice Fragen. Für die Stufen 2 oder 3 benötigst du einige Kenntnisse bzw. solide Kenntnisse in Python.
Auf der höchsten Schwierigkeitsstufe musst du kleine Skripte schreiben, um Aufgaben zu lösen. Dabei lernst du natürlich viel mehr als beim bloßen beantworten von Multiple Choice Fragen. Einige Programmieraufgaben sind wirklich herausfordernd aber mit etwas Geduld und langsamen Herantasten sind alle lösbar.
Ich würde dir empfehlen diesen Online Kurs auf der höchsten Schwierigkeitsstufe zu versuchen. Hier lernst du einfach am meisten. Solltest du Probleme haben, kannst du ja erst einmal einen der anderen Kurse belegen, um dich besser mit Python und der Programmierlogik vertraut zu machen.
Coursera: Understanding and Visualizing Data with Python
- Kosten: 47 EUR (7-tägiger kostenloser Testzugang möglich)
- Kursplattform: Coursera
- Bewertung auf der Plattform: 4,7 von 5
- Anbieter: University of Michigan
- Umfang: 21 Stunden
- Sprache: Englisch (deutsche Untertitel)
- Geeignet für: Anfänger
- Zertifikat: Ja
- Einschätzung: Der Kurs ist das Richtige für dich wenn du eine Einführung in Statistik suchst oder dein Wissen auffrischen willst. Gleichzeitig lernst du hier wie du Daten in Python visualisierst.
Der Kurs wird dir von der University of Michigan angeboten und kostest 47 EUR. Allerdings gibt es einen 7-tägigen Testzugang. Hier lernst du Daten mit Python zu visualisieren und Ergebnisse zu interpretieren. Der Kurs ist Teil der Spezialisierung „Statistics with Python„. Das heißt im Anschluss kannst du noch die Kurse „Inferential Statistical Analysis with Python“ und „Fitting Statistical Models to Data with Python“ belegen.
Bei vielen weckt das Wort „Statistik“ bekanntlich böse Erinnerungen an die Schulzeit und den Mathematikunterricht. Davon solltest du dich nicht abschrecken lassen! In diesem Kurs wirst du langsam an effektive Datenvisualisierung und statistische Konzepte herangeführt. Wertvolles Wissen also, dass du als angehender Data Scientist gut gebrauchen kannst!
Ich habe den Kurs für dich angetestet. Wenn du dich im Bereich Data Science z.B. berufsbegleitend weiterbilden willst und du noch keine Erfahrung hast, ist dieser Online Kurs ideal für dich. Du lernst grundlegende statistische Konzepte und viele nützliche Python Bibliotheken kennen, die du auf dem Weg zum Data Scientist benötigen wirst.
Die Inhalte werden dir gut und abwechslungsreich präsentiert. Wenn du allerdings Statistik Geek bist, Pandas, Numpy, Matplotlib und Seaborn aus dem Effeff beherrscht, solltest du vielleicht besser den Machine Learning Kurs von Andrew Ng ansehen. Varianz, Histogramme oder Simpson’s Paradox sind für dich böhmische Dörfer? Dann starte besser heute als morgen mit dem Kurs!
Welchen Kurs solltest du machen?
Willst du dich erst einmal informieren was Data Science ist? Möchtest du eine unkomplizierte (fast) mathematikfreie Einführung in künstliche Intelligenz, die noch dazu auf Deutsch angeboten wird? Dann wähle doch als erstes den Kurs Elements of AI. Da der Kurs noch dazu kostenlos ist, ist das ein absoluter no-brainer!
Willst du deine Kenntnisse in Statistik aufbessern und noch dazu lernen wie du Daten mit Python effektiv visualisierst und schön darstellst? Hier bietet sich der Kurs Understanding and Visualizing Data with Python an. Hier wirst du langsam an Statistik und die Präsentation sowie Auswertung von Daten herangeführt.
Willst du direkt mit Machine Learning starten und erfahren wie KI-Modelle erstellt werden? Dann schaue dir doch den Kurs von IBM mit dem Titel Datenanalyse mit Python genauer an! Der Kurs ist gut für Einsteiger geeignet und mit etwas Vorerfahrung mit Python und Mathematikverständnis kannst du den Kurs gut meistern!
Keinesfalls verpassen solltest du den Kurs von Andrew Ng. Hier erhältst du eine solide Packung Wissen zu Machine Learning. Der Fokus des Kurses liegt auf Supervised Learning Methoden. Insgesamt ist der Kurs im Vergleich etwas herausfordernder als Datenanalyse mit Python. Lass dich davon aber nicht abschrecken! Was gibt es Schöneres als auch mal eine harte Nuss zu knacken! 🙂
Willst du etwas über Machine Learning lernen und suchst gleichzeitig nach einer Möglichkeit deine Coding Skills zu verbessern? Hierzu lege ich dir den Data Science Kurs Building AI in der höchsten Schwierigkeitsstufe ans Herz ♥️! Also! Worauf wartest du? Leg am besten gleich los!