Detaillierte Beschreibung des freeCodeCamp Data-Science-Kurses

Kursübersicht

Dies ist eine umfassende Sammlung von Lernmaterialien für Datenwissenschaft von freeCodeCamp.org, die den gesamten Bereich von den Grundlagen der Programmierung bis zur fortgeschrittenen Datenanalyse abdeckt. Dieses Kurssystem wird über die YouTube-Plattform angeboten und umfasst 20 Hauptkursmodule mit einer Gesamtdauer von über 100 Stunden.

Kursliste

1. Grundlagen der Datenwissenschaft

• Data Science in 6 hours - Full Course (5:52:09)
  • 6 Stunden vollständiger Einführungskurs in die Datenwissenschaft
  • Umfasst grundlegende Konzepte und Praktiken der Datenwissenschaft

2. Statistik-Grundlagen

• Statistics - A Full University Course on Data Science Basics (8:15:04)
  • Vollständiger Universitätskurs in Statistik
  • Grundlagen der Statistik für die Datenwissenschaft

3. Python-Programmiergrundlagen

• Python for Data Science - Course for Beginners (12:19:52)
  • Python-Kurs für Datenwissenschaft – Für Anfänger
  • Erlernen der Kernbibliotheken wie Python, Pandas, NumPy, Matplotlib

4. Praktische Datenanalyse

• Data Analysis with Python Course - NumPy, Pandas, Data Visualization (9:56:23)

  • Datenanalyse mit Python-Kurs – NumPy, Pandas, Datenvisualisierung
  • Schwerpunkt auf NumPy, Pandas und Datenvisualisierung

• Data Analysis with Python - Full Course for Beginners (4:32:13)

  • Vollständiger Einführungskurs in die Datenanalyse mit Python
  • Beinhaltet NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn usw.

5. Praktische Projektentwicklung

• Build 12 Data Science Apps with Python and Streamlit - Full Course (3:11:52)
  • Erstellen Sie 12 Data-Science-Anwendungen mit Python und Streamlit
  • Praktische Projekterfahrung

6. Data-Science-Crashkurs

• Data Science Hands-On Crash Course (2:21:12)
  • Praktischer Data-Science-Crashkurs
  • Schnelle Beherrschung der Kernkompetenzen

7. Datenvisualisierung

• Data Visualization with D3.js - Full Tutorial Course (12:57:37)

  • Datenvisualisierung mit D3.js – Vollständiger Tutorial-Kurs
  • 13 Stunden vollständiges Tutorial

• Data Visualization with D3 – Full Course for Beginners (19:32:37)

  • D3-Datenvisualisierung – Vollständiger Kurs für Anfänger

8. R-Sprache

• R Shiny for Data Science Tutorial – Build Interactive Data-Driven Web Apps (1:26:19)

  • R Shiny Tutorial für Datenwissenschaft – Erstellen interaktiver datengesteuerter Web-Anwendungen

• R Programming Tutorial - Learn the Basics of Statistical Computing (2:10:39)

  • R-Programmier-Tutorial – Erlernen der Grundlagen des statistischen Rechnens

9. Anwendungen in Spezialgebieten

• Python for Bioinformatics - Drug Discovery Using Machine Learning and Data Analysis (1:44:56)

  • Python für Bioinformatik – Medikamentenentdeckung mittels maschinellem Lernen und Datenanalyse

• Intro to Data Science - Crash Course for Beginners (2:25:39)

  • Einführung in die Datenwissenschaft – Crashkurs für Anfänger

10. Fortgeschrittene Themen

• Applied Deep Learning with PyTorch - Full Course (3:00:10)

  • Angewandtes Deep Learning mit PyTorch – Vollständiger Kurs

• Tableau for Data Science and Data Visualization - Crash Course Tutorial (4:18:50)

  • Tableau für Datenwissenschaft und Datenvisualisierung – Crashkurs-Tutorial

11. Erlernen professioneller Tools

• jamovi for Data Analysis - Full Tutorial (4:58:41)

  • jamovi für Datenanalyse – Vollständiges Tutorial

• Data Analysis with Python: Part 1 of 6 (Live Course) (1:50:15)

  • Datenanalyse mit Python: Teil 1 von 6 (Live-Kurs)

12. Praxistraining

• Data Analytics Crash Course: Teach Yourself in 30 Days (38:19)

  • Datenanalyse-Crashkurs: Lernen Sie es in 30 Tagen

• Data Analysis with Python for Excel Users - Full Course (3:57:46)

  • Datenanalyse mit Python für Excel-Benutzer – Vollständiger Kurs

13. Bewerbungsvorbereitung

• Data Science Job Interview – Full Mock Interview (1:25:04)
  • Data-Science-Jobinterview – Vollständiges Scheininterview
  • Vollständiger Ablauf eines Scheininterviews

Kursmerkmale

1. Systematischer Lernpfad

• Ein vollständiger Lernpfad von den Grundlagen der Programmierung bis zu fortgeschrittenen Anwendungen
• Umfasst Kernbereiche wie Statistik, Programmierung, Datenanalyse und Visualisierung

2. Praxisorientierung

• Zahlreiche praktische Projekte und Fallstudien
• Verwendung und Analyse realer Datensätze

3. Abdeckung mehrerer Tools

• Python-Ökosystem: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Streamlit
• R-Sprache: R-Grundlagenprogrammierung, R Shiny
• Visualisierungstools: D3.js, Tableau
• Deep Learning: PyTorch
• Statistische Analyse: jamovi

4. Branchenanwendungen

• Bioinformatik-Anwendungen
• Kommerzielle Datenanalyse
• Web-Anwendungsentwicklung
• Vorbereitung auf Jobinterviews

Lernempfehlungen

Pfad für Anfänger

1. Beginnen Sie mit "Data Science in 6 hours", um grundlegende Konzepte zu etablieren.
2. Erlernen Sie die Grundlagen der Python-Programmierung.
3. Vertiefen Sie sich in den Statistik-Kurs.
4. Üben Sie mit praktischen Projekten.

Fortgeschrittenes Lernen

1. Spezialisierte Kompetenzerweiterung (z.B. D3.js-Visualisierung)
2. Kurse zum Thema Deep Learning
3. Anwendungen in spezifischen Bereichen (z.B. Bioinformatik)
4. Vorbereitung auf Bewerbungsfähigkeiten

Zusammenfassung

Diese Kurssammlung bietet ein vollständiges Lernsystem für Datenwissenschaft, das für Lernende unterschiedlicher Niveaus geeignet ist. Durch das systematische Absolvieren dieser Kurse können Sie umfassende Fähigkeiten von der grundlegenden Programmierung bis zur fortgeschrittenen Datenanalyse erwerben und so eine solide Grundlage für Ihre Karriere in der Datenwissenschaft legen.