Blog | Data Science-Artikel

OpenAIs neues Sicherheitsmodell ist darauf trainiert, im vorgegebenen Rahmen zu bleiben. Hier erfährst du, wie es abschneidet und wer es nutzen kann.

Entdecke 9 Power BI Dashboard-Beispiele nach Team – inklusive Microsofts aktualisierten 2026er Samples und dem Report des 2026 DataViz World Champions.

Pydantic ist zum Standard geworden, wenn Python-Entwickler/innen Daten validieren, Schemas definieren und die Ein- und Ausgaben von allem strukturieren — von REST-APIs bis zu LLM-Agenten. Hier ist das vollständige Ranking der besten Pydantic-Kurse, mit denen du dieses Jahr starten kannst.

DataCamp for Business eignet sich besser für die KI- und Datenweiterbildung der gesamten Belegschaft. Cloud Academy (jetzt QA) ist ideal für Teams mit Cloud- und IT-Zertifizierungsfokus.

Du suchst eine Lernplattform fürs Unternehmen? Wir vergleichen DataCamp for Business und Codecademy for Teams Plan für Plan: Preis, Unternehmensgröße, Tiefe bei Daten und KI, Breite bei Programmiersprachen, Kompetenzmessung und Integrationen.

Gemini 4 Carbon ist noch nicht verfügbar. So schneidet es im Vergleich zu Claude Opus 5.5 ab – und ob sich ein Wechsel lohnt, sobald Google den Zugang öffnet.

Weight-Space Programming lässt ein LLM die Gewichte eines Netzes ohne Training lesen und bearbeiten. MITs Experimente mit GPT-6 Astra – Ergebnisse, Grenzen und Bedeutung.

Mit den DataCamp Skill Assessments erhältst du ein genaues Bild deines Kompetenzniveaus und einen personalisierten Plan, um es zu verbessern.

Wir vergleichen 7 GitHub-Copilot-Trainingsanbieter nach Kaufkriterium – von SSO- und LMS-Integration über GH‑300‑Vorbereitung bis zu kostenlosen Optionen und Live‑Kursen.

Lohnt sich Python noch, wenn KI Code schreibt? Hier sind die Daten für 2026 zu Nachfrage, Gehältern und KI – plus die besten Kurse für jedes Ziel.

Die 8 besten Anbieter für Schulungen zu KI-Agenten für Mitarbeitende 2026 – bewertet nach Praxisanteil, Rollenabdeckung, aktuellen Frameworks, Admin-Tools und Kosten.

12 kostenlose Python-Ressourcen für Data Science – sortiert vom ersten Code bis zum ersten Modell, inklusive klarer Angaben, wo die Gratisstufe endet.