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Mathematik für Finanzprofis
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 510
Lerne wichtige Finanzmathematik mit praktischen Excel-Übungen und Beispielen aus dem echten Leben.
Angewandte Finanzen
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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Lerne wichtige Finanzmathematik mit praktischen Excel-Übungen und Beispielen aus dem echten Leben.
Angewandte Finanzen
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In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.
Probabilistik & Statistik
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Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du besonders schnelle PostgreSQL-Abfragen aufbaust.
Softwareentwicklung
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In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Maschinelles Lernen
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Dieser Kurs stellt die Google Cloud Platform (GCP) vor, inklusive Optionen zur Speicherung, Datenverarbeitung und Geschäftsmodernisierung.
Cloud
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Entdecke den Power BI-Dienst, lerne die Benutzeroberfläche kennen, triff fundierte Entscheidungen und hol das Beste aus deinen Berichten raus.
Berichtswesen
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Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Datenbearbeitung
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Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.
Probabilistik & Statistik
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Lerne, verteiltes Datenmanagement und maschinelles Lernen in Spark mit dem PySpark-Paket zu implementieren.
Data Engineering
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In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.
Maschinelles Lernen
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Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.
Probabilistik & Statistik
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Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.
Maschinelles Lernen
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In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.
Maschinelles Lernen
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Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
Cloud
Kurs
In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen, zum Beispiel wie man Vorhersagemodelle erstellt und bewertet.
Maschinelles Lernen
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Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Datenvisualisierung
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Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.
Datenbearbeitung
Kurs
Du erfährst, worin sich Batching und Streaming unterscheiden und wie du Streaming-Systeme skalieren kannst. Inklusive Praxisbeispiele!
Data Engineering
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Visualisiere Saisonalität, Trends und andere Muster in deinen Zeitreihendaten.
Datenvisualisierung
Kurs
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Softwareentwicklung
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Erlerne und nutze leistungsstarke Deep Reinforcement Learning-Algorithmen, einschließlich Verfeinerungs- und Optimierungstechniken.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.
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Kurs
Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.
Angewandte Finanzen
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Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Datenbearbeitung
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Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs macht dich vertraut mit den Herausforderungen bei der Überwachung von Machine-Learning-Modellen im Produktivbetrieb.
Maschinelles Lernen
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.