Kurs
Einführung in KI-Apps in Sigma
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 382
Erstell interaktive KI-Apps in Sigma mit Hilfe von Benutzereingaben, Aktionen und ausgefeilten Benutzeroberflächen, ganz ohne Programmieraufwand.
Berichtswesen
Kurse rund um Daten, KI und Cloud
Relevante Fähigkeiten entwickelnUnsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
- Im eigenen Tempo lernen
- Praktische Erfahrungen sammeln
- Kurze Kapitel durcharbeiten
Kostenloses Konto erstellen
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Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.675 Kurse
Kurs
Datenstrategie
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.5+
- 382
Beherrsche strategisches Datenmanagement für Business Excellence.
Datenmanagement
Kurs
Marketing-Analytics in Google Sheets
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.5+
- 380
Wir zeigen dir, wie du eine saubere Dateneingabe gewährleistest und mit dynamischen Dashboards deine Marketingdaten veranschaulichst.
Berichtswesen
Kurs
Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 378
In diesem Kurs lernst du, wie du Netzwerke mit der NetworkX-Bibliothek analysieren, visualisieren und verstehen kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Versuchsplanung in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.3+
- 378
Dieser Kurs fokussiert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung – ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Eine Kaggle-Competition in Python gewinnen
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 375
Dieser Kurs richtet sich an alle Data Scientists, die Kaggle-Competitions angehen und gewinnen wollen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Feinabstimmung mit Llama 3
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.6+
- 373
Optimiere Llama mit TorchTune für deine eigenen Aufgaben und lerne Techniken für effizientes Fine-Tuning, wie zum Beispiel Quantisierung.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Zeitreihenanalyse in Power BI
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.5+
- 373
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
Datenvisualisierung
Kurs
Transaktionen und Fehlerbehandlung in SQL Server
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 369
Lerne, Skripte zu schreiben, die Fehler erkennen und beheben und mehrere Vorgänge gleichzeitig steuern können.
Softwareentwicklung
Kurs
Fallstudie: Verkaufsdaten in Alteryx analysieren
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 368
Hier nutzt du Alteryx Designer anhand einer Fallstudie, um Verkaufszahlen zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
Datenaufbereitung
Kurs
Building AI Agents with CrewAI
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.5+
- 368
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Künstliche Intelligenz
Kurs
AI for Sales
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.5+
- 367
Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Entscheidungsmodellierung verstehen
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 364
Hier tauchst du tief ein in Entscheidungsmodelle, Analysemethoden, Risikomanagement und Optimierungstechniken
Datenkompetenz
Kurs
Einstieg in Python in Power BI
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.5+
- 364
Lerne, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten nutzen kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.4+
- 364
Hier erfährst du, wie du ansprechende Visualisierungen erstellst und deine Ergebnisse effizient und effektiv vermittelst.
Datenvisualisierung
Kurs
Kategorische Daten im Tidyverse
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.4+
- 363
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
Datenbearbeitung
Kurs
Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.5+
- 362
Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte zu Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mehr.
Probabilistik & Statistik
Kurs
HR-Analytics: Mitarbeiterdaten in R erkunden
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.4+
- 360
Lerne anhand einer Reihe von Fallstudien aus dem Bereich HR-Analytik, wie du Daten bearbeiten, visualisieren und statistische Tests durchführen kannst.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Finanzberichte mit Python analysieren
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.2+
- 359
Hier berechnest du Kennzahlen, schätzt die finanzielle Lage ein, behandelst fehlende Werte und präsentierst deine Analyse.
Angewandte Finanzen
Kurs
Monitoring Machine Learning in Python
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.6+
- 355
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Maschinelles Lernen
Kurs
R für Finanzen – Aufbaukurs
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.3+
- 354
Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Fallstudie: Bestandsanalyse in Power BI
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 352
Diese Power-BI-Fallstudie zeigt ein reales Szenario zur Lageranalyse mit DAX und Visualisierungen.
Datenvisualisierung
Kurs
Trigger in SQL Server erstellen und optimieren
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 351
Lerne anhand von Beispielen aus der Praxis, wie du Trigger in SQL Server entwirfst und einsetzt.
Softwareentwicklung
Kurs
Baseball-Datenvisualisierung in Power BI
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 349
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Datenvisualisierung
Kurs
Gen AI: Beyond the Chatbot
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 348
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Cloud
Kurs
Supply Chain Analytics in Python
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.6+
- 347
Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Interactive Maps with leaflet in R
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.6+
- 343
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
Datenvisualisierung
Kurs
Datenmodellierung in Sigma
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 340
Hör auf, immer wieder die gleichen Verknüpfungen und Berechnungen zu schreiben, und stürz dich mit Sigma-Datenmodellen in gut verwaltete, skalierbare Analysen.
Berichtswesen
Kurs
Objektorientierte Programmierung mit S3 und R6 in R
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.5+
- 339
Mach deinen Code übersichtlicher, indem du mit den Systemen S3 und R6 objektorientiert programmierst.
Softwareentwicklung
Kurs
Data Fluency
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.5+
- 339
Datenkompetenz ist heute das A und O. Dieser Kurs vermittelt dir relevante Skills und Best Practices für einen optimalen Umgang mit Daten.
Datenkompetenz
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.