Kurs
Gen AI Apps: Transform Your Work
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 316 Wiederholungen
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
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Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
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Hier lernst du, wie du mit Polars Daten effizient transformierst, bereinigst und analysierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne Vibe Coding mit Replit. Apps wie ein Typeform-Klon bauen und das Sichern sowie Bereitstellen von Replit-Apps meistern.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs lernst du, wie du Finanzdaten mit verschiedenen Tools und Quellen in Python importierst und verwaltest.
Angewandte Finanzen
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Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte zu Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mehr.
Probabilistik & Statistik
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Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.
Datenbearbeitung
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Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.
Probabilistik & Statistik
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Erstell mit Cursor produktionsreifen Code. Lerne AI-Prompts, Refactoring, Testen und fortgeschrittene Workflows kennen.
Künstliche Intelligenz
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Erstelle No-Code-Agenten und -Flows in Copilot Studio, die Routinefragen beantworten, Aktionen ausführen und freigegebene Quellen zitieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Einführungskurs in die lineare Algebra lernst du eines der wichtigsten mathematischen Themen der Datenwissenschaft kennen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.
Datenvisualisierung
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In diesem Kurs machst du dich mit pandas im Marketing vertraut, indem du Daten zusammenführst, aufteilst, visualisierst und mehr!
Explorative Datenanalyse
Kurs
In diesem einstündigen Kurs erstellst du Schritt für Schritt einen Support-Assistenten mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du Kreditantragsdaten aufbereitest und mit ML sowie Geschäftsregeln Risiken senkst und die Profitabilität sicherst.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne, wie du mit JUnit und Mockito effektive Tests in Java schreibst, um robuste, zuverlässige Anwendungen zu entwickeln, auf die du dich verlassen kannst.
Softwareentwicklung
Kurs
Mach mit Databricks Visualisierungen und dynamische Dashboards und verwandle Rohdaten in klare und nützliche Erkenntnisse.
Datenvisualisierung
Kurs
Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Cloud
Kurs
Entwirf robuste, produktionsreife n8n-Automationen: APIs abrufen, Daten stapelweise verarbeiten, Fehler behandeln und zeitgesteuert laufen lassen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Künstliche Intelligenz
Kurs
NoSQL meistern und Daten-Workflows beschleunigen. Lerne Snowflake für Big Data, Postgres JSON für Dokumentdaten und Redis für Key-Value-Daten.
Data Engineering
Kurs
Hier bekommst du einen Einstieg in die interaktive Datenvisualisierung in Python mit Plotly.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Kurs lernst du die vier wichtigsten nosql-Datenbanken und gängigen Engines kennen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Data Engineering
Kurs
Lerne, eigene Python-Pakete zu erstellen, damit dein Code leichter zu nutzen und mit anderen zu teilen ist.
Softwareentwicklung
Kurs
Portfolio-Risiko und Rendite bewerten, Aktienportfolios nach Marktkapitalisierung erstellen, Marktrisiken per Szenarien prognostizieren und absichern.
Angewandte Finanzen
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du Visualisierungen und Berichte in Power BI zielgruppengerecht gestaltest.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne die Datenüberprüfung in Excel, um die Genauigkeit zu verbessern, Dropdown-Menüs zu erstellen und Lagerbestände und Bestellungen sicher zu verwalten.
Datenmanagement
Kurs
Hier erstellst du mithilfe eines Chatbots einen Lernplan, der genau auf dich zugeschnitten ist, und lernst effektives Prompting!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne Azure-Dienste wie Compute, Storage und Automation kennen und wende sie in praxisnahen Übungen selbst an.
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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.