Daten-, KI- und Cloud-Kurse

Beginnen Sie mit der Erkundung und Visualisierung Ihrer Daten mit dem Tidyverse, einer Sammlung von R-Tools.

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Lerne die Grundlagen der Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests.

Entdecken Sie das volle Potenzial von LLMs mit unserem Kurs zu Anwendungen, Training, Ethik und Forschung.

Power BI ist ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool für Berichte und Dashboards.

Lernen Sie, Daten aus mehreren Tabellen zu kombinieren, indem Sie Daten mit Pandas zusammenführen.

Lernen Sie, Daten mit explorativer Datenanalyse (EDA) in Python zu erkunden, visualisieren und analysieren.

Erfahren Sie, wie Sie Tabellen, deren Beziehungen und gespeicherte Daten in einer Datenbank erkunden.

Erforsche die KI-Ethik mit den Schwerpunkten Prinzipien, Fairness, Reduzierung von Vorurteilen und Vertrauen im KI-Design.

Verstehen Sie, wie Sie Excel-Daten mit logischen Funktionen, verschachtelten Formeln, Suchen und PivotTables vorbereiten.

Lerne, sinnvolle und schöne Datenvisualisierungen mit ggplot2 zu erstellen, indem du die Grammatik der Grafiken verstehst.

Lerne, Datenbanken in SQL zu entwerfen, um Daten effizienter zu verarbeiten, zu speichern und zu organisieren.

Erfahren Sie, wie Sie mit Matplotlib Datenvisualisierungen erstellen, anpassen und teilen.

Erfahren Sie, wie Sie generative KI verantwortungsvoll nutzen. Lernen Sie ihre Entwicklung und Auswirkungen kennen.

Lernen Sie, informative und attraktive Visualisierungen in Python mit der Seaborn-Bibliothek zu erstellen.

Datengetriebene Organisationen nutzen Erkenntnisse, um Maßnahmen zu inspirieren und Veränderungen voranzutreiben.

Erfahren Sie, wie Sie KI-Anwendungen mit LLMs, Prompts, Chains und Agents in LangChain erstellen.

Lernen Sie, Daten aus verschiedenen Quellen wie Excel, SQL, SAS und dem Web in Python zu importieren.

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Erfahren Sie, wie Sie eine der effizientesten Methoden zur Datenspeicherung erstellen - relationale Datenbanken!

Lerne, effizienten Code zu schreiben, der schnell ausgeführt wird und Ressourcen geschickt zuweist, um unnötigen Overhead zu vermeiden.

Sie werden ein Datensatz von Databel in Power BI untersuchen und herausfinden, warum Kunden abspringen.

Lerne, eigene Funktionen in Python zu schreiben, sowie wichtige Konzepte wie Scoping und Fehlerbehandlung.

Erlernen Sie Tidyverse-Fähigkeiten durch Datenumwandlung und -manipulation mit dplyr.

Lernen Sie, schmutzige Daten zu diagnostizieren und zu behandeln, um genaue Einblicke zu gewinnen!

In diesem interaktiven Power BI-Kurs lernen Sie, wie Sie den Power Query Editor zur Datenaufbereitung nutzen.

Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Tauche in das Python-Ökosystem ein, entdecke Module und Pakete und lerne, eigene Funktionen zu schreiben!

Bauen Sie Ihre modernen Data-Science-Fähigkeiten weiter aus, indem Sie über Iteratoren und Listenverständnisse lernen.

Lernen Sie die Schlüsselkonzepte der Datenmodellierung in Power BI.