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Kurse rund um Daten, KI und Cloud

Relevante Fähigkeiten entwickeln

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794 Kurse

Kurs

Überwachtes Lernen in R: Klassifikation

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 159 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du die Grundlagen des maschinellen Lernens für Klassifikationsaufgaben.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 815 Wiederholungen

Beginne deine Reise im Bereich des Reinforcement Learning! Lerne, wie Agenten durch Interaktionen lernen können, Umgebungen zu lösen.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Finanzhandel mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 325 Wiederholungen

Lerne, benutzerdefinierte Handelsstrategien in Python zu implementieren, sie zu backtesten und ihre Performance zu bewerten!

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Oracle SQL

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 305 Wiederholungen

In diesem Einstiegskurs erweiterst du deine Kenntnisse rund um Oracle SQL und lernst, Daten zu aggregieren, zu kombinieren und anzupassen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

End-to-End Machine Learning

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 416 Wiederholungen

Dieser Kurs führt dich ein in die Welt des maschinellen Lernens und zeigt, wie du End-to-End-Modelle entwirfst, trainierst und einsetzt.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

MLOps-Bereitstellung und Lebenszyklus

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.053 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du das moderne MLOps-Framework kennen und beschäftigst dich mit dem Lebenszyklus und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Bildverarbeitung mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 229 Wiederholungen

Lerne, Bilder nach Belieben zu verarbeiten, zu transformieren und zu manipulieren.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

A/B-Tests in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 431 Wiederholungen

Lerne, mit A/B-Tests in Python Experimente durchzuführen und auszuwerten. p-Werte, Checks und Analysen für fundierte Geschäftsentscheidungen nutzen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

KI in der Produktion mit FastAPI bereitstellen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 480 Wiederholungen

Lerne, wie du mit FastAPI APIs entwickelst, die KI-Modelle unterstützen und auf die Anforderungen der echten Welt zugeschnitten sind.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

KI für Human Resources

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 286 Wiederholungen

Mit KI Recruiting, People Ops und Policy-Engagement schneller und fairer gestalten.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

KI für Marketing

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 281 Wiederholungen

KI fürs Marketing meistern: smartere Kampagnen planen, hochwertige Inhalte erstellen und eigene KI-Agenten bauen.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Einführung in BigQuery

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 490 Wiederholungen

Du lernst die Grundlagen von BigQuery kennen, führst Abfragen durch und optimierst Arbeitsabläufe für eine effiziente Datenanalyse.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Reguläre Ausdrücke in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 230 Wiederholungen

Lerne Zeichenkettenmanipulation und werde zum Meister im Umgang mit regulären Ausdrücken.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Marketing Analytics für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 668 Wiederholungen

Finde heraus, wie Marketinganalysten Daten nutzen, um Kunden zu verstehen und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.

Business

2 Stunden

Kurs

Ein-/Ausgabe und Streams in Java

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 572 Wiederholungen

Java-Kenntnisse ausbauen: Dateien handhaben, Daten verarbeiten und sauberen, wiederverwendbaren Code mit praxisnahen Techniken schreiben.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Deep Learning mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 234 Wiederholungen

Lerne die Grundlagen neuronaler Netzwerke und wie du Deep-Learning-Modelle mit Keras 2.0 in Python erstellst.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Einführung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 596 Wiederholungen

Lerne, wie du die KNIME Analytics Platform für den Datenzugriff, die Datenbereinigung und die Datenanalyse mit einem No-Code/Low-Code-Ansatz nutzen kannst.

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Extreme Gradient Boosting mit XGBoost

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 291 Wiederholungen

Grundlagen von Gradient Boosting lernen und mit XGBoost moderne Machine Learning-Modelle für Klassifikation und Regression bauen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Cluster Analysis in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.133 Wiederholungen

In diesem Kurs über unüberwachtes Lernen wendest du Techniken wie hierarchisches und k-Means-Clustering mit der SciPy-Bibliothek an.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 1)

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 121 Wiederholungen

Leg die Grundlagen, die du brauchst, um statistisch zu denken und die Sprache deiner Daten zu sprechen.

Probabilistik & Statistik

3 Stunden

Kurs

Digital Transformation with Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 225 Wiederholungen

This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.

Cloud

2 Stunden

Kurs

Pivot-Tabellen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 234 Wiederholungen

Lerne, wie du Pivot-Tabellen erstellst und mit nur wenigen Klicks Tausende von Datenpunkten organisierst.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Building AI Agents with Snowflake

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 79 Wiederholungen

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Datenaufbereitung in Alteryx

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.213 Wiederholungen

Lerne, wie du Stammdaten in Alteryx Designer aufbereitest, bereinigst und analysierst, egal ob du ein neuer oder erfahrener Analyst bist.

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Modellvalidierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.056 Wiederholungen

Du lernst die Grundlagen der Modellvalidierung sowie Validierungstechniken und erstellst erste validierte und leistungsstarke Modelle.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

KI für den Vertrieb

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 223 Wiederholungen

Verkaufe smarter mit KI! Mit KI Prospecting automatisieren, personalisierte E-Mails verfassen und CRM-Aufgaben optimieren.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 40 min

Kurs

Deep Learning für Text mit PyTorch

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 866 Wiederholungen

Dieser Kurs eröffnet dir die Welt des Deep Learning für Text in PyTorch und neue Möglichkeiten der Textgenerierung.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

KI für Consulting

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 303 Wiederholungen

Entdecke, wie KI deine Beratungsarbeit auf das nächste Level bringen kann! Forsche, analysiere und kommuniziere produktiver und effektiver.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

FAQs

Was ist Data Science?

Bei Data Science handelt es sich um ein Fachgebiet, das sich auf die Gewinnung von Informationen aus Daten konzentriert. Mit Programmierkenntnissen, wissenschaftlichen Methoden, Algorithmen etc. analysieren Data Scientists Daten, um praktische Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie kann ich Data Science lernen?

Du musst eine Programmiersprache wie Python oder R lernen und die Grundlagen der Mathematik und Statistik beherrschen. Kenntnisse über Datenanalysemethoden und Data-Science-Tools sind auch wichtig. Es gibt viele Möglichkeiten, Data Science zu lernen. Neben formalen Bildungswegen wie einem Studium gibt es viele andere Ressourcen, mit denen du in deinem eigenen Tempo lernen kannst. Neben Online-Kursen und Tutorials gibt es Bücher, Videos und vieles mehr.

Welche Fähigkeiten sind für Data Science erforderlich?

Neben Kenntnissen in Mathematik und Statistik benötigen Data Scientists Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und SQL. Darüber hinaus erfordert Data Science den Umgang mit großen Datensätzen sowie Kenntnisse in Datenvisualisierung, Data Wrangling und Datenbankmanagement. Auch Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sind nützlich.

Wofür kann ich Data Science nutzen?

In nahezu jeder Branche kann Data Science in mehr oder weniger großem Umfang nützlich sein. Organisationen im Gesundheitswesen können mithilfe von Data Science Krankheiten besser erkennen und heilen, während Finanzunternehmen sie nutzen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Darüber hinaus kommt Data Science branchenübergreifend im Marketing zum Einsatz, etwa beim Aufbau von Empfehlungssystemen und bei der Analyse der Kundenabwanderung.

Ist eine Karriere im Bereich Data Science sinnvoll?

Ja, Data Science gehört zu den am schnellsten wachsenden Bereichen weltweit. Damit verbundene Berufe gehören zu den am besten bezahlten überhaupt. Laut Daten von Payscale verdienen erfahrene Data Scientists in den USA durchschnittlich 97.609 US-Dollar im Jahr bei gleichzeitig hoher Jobzufriedenheit.

Ist es schwierig, Data Scientist zu werden?

Hierbei gibt es einiges zu beachten. Für einen Abschluss im Bereich Data Science sind oftmals durchweg gute Leistungen erforderlich. Darüber hinaus sind für das Entwickeln vieler Data-Science-Fähigkeiten ein intensives Studium und Geduld nötig. Es kann mehrere Monate dauern, bis man alle notwendigen Grundlagen beherrscht und praktische Erfahrung gesammelt hat, um sich eine Einstiegsposition zu sichern.

Erfordert Data Science Programmierkenntnisse?

Ja, du benötigst Programmiererfahrung in Sprachen wie Python, R, SQL, Java und C/C++. Aufgrund ihrer relativ einfachen Syntax wird die Programmiersprache Python von Einsteigern oft bevorzugt.

Wie lange dauert es, Data Scientist zu werden?

Eine Person ohne vorherige Programmiererfahrung und/oder mathematischen Hintergrund benötigt in der Regel sieben bis zwölf Monate intensiven Studiums, bis sie auf einem soliden Einstiegsniveau im Bereich Data Science ist. Dabei ist zusätzlich zu beachten, dass ausschließlich theoretische Grundlagen nicht ausreichen, um in diesem Bereich praktisch zu arbeiten.

Welche Themen kann ich im Bereich Data Science lernen?

Sobald du die Grundlagen der Datenwissenschaft beherrschst, kannst du dich in verschiedenen Bereichen spezialisieren, darunter Machine Learning, künstliche Intelligenz, Big-Data-Analyse, Business Analytics und Business Intelligence, Data Mining und mehr.

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