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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Mit den Visualisierungstools von Seaborn erstellt du in diesem Kurs ganz einfach ansprechende und informative Visualisierungen.
Datenvisualisierung
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Hier lernst du die Grundlagen von AWS Boto kennen und optimierst deinen Daten-Workflow anhand von Cloud-Technologien.
Cloud
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Lerne anhand von Beispielen aus der Praxis, wie du Trigger in SQL Server entwirfst und einsetzt.
Softwareentwicklung
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Lerne, wie du flexibel strukturierte Daten mit MongoDB bearbeiten und analysieren kannst.
Data Engineering
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Lerne, wie du KI-Anwendungen mit den integrierten LLM-Funktionen von Snowflake Cortex für Textanalyse, -generierung und mehrstufige Workflows entwickelst.
Künstliche Intelligenz
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Prepare for your next coding interviews in Python.
Softwareentwicklung
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Verbinde Java über JDBC mit PostgreSQL. Schreib sichere Abfragen, verwalte Transaktionen und arbeite effizient mit großen Datensätzen.
Softwareentwicklung
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Lerne, wie du Daten in Azure mit Blob Storage, Cosmos DB, Warteschlangen und ereignisgesteuerten Diensten speichern, sichern, skalieren und verarbeiten kannst.
Cloud
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Mit Shiny kannst du interaktive Web-Apps direkt in R erstellen – und deinem Team Daten als Dashboard oder Visualisierung bereitstellen.
Softwareentwicklung
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Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Künstliche Intelligenz
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Importiere, bearbeite und transformiere Daten in Java mit der Tablesaw-Bibliothek. Arbeite mit CSV-Dateien, Tabellenstrukturen und komplexen JSON-Formaten.
Softwareentwicklung
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In diesem Kurs lernst du, wie du mit SciPy und PuLP von Python arbeitest, um authentische Optimierungsprobleme zu lösen.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!
Probabilistik & Statistik
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Azure-Sicherheit
Cloud
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Dynamische Sigma-Berechnungen erstellen, um Daten zu erkunden, Logik zu automatisieren und Trends mit praxisnahen Geschäftsbeispielen aufzudecken.
Datenbearbeitung
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Erstell interaktive KI-Apps in Sigma mit Hilfe von Benutzereingaben, Aktionen und ausgefeilten Benutzeroberflächen, ganz ohne Programmieraufwand.
Berichtswesen
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Lerne, wie du mit Python deine eigenen Monte-Carlo-Simulationen entwirfst und durchführst!
Probabilistik & Statistik
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
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Lerne, verteiltes Datenmanagement und maschinelles Lernen in Spark mit dem PySpark-Paket zu implementieren.
Data Engineering
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Lerne, Daten im Zeitverlauf zu analysieren – mit diesem praxisnahen Kurs zur Zeitreihenanalyse in Power BI. Echte Datensätze nutzen, gängige Techniken üben.
Datenvisualisierung
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Erstelle genauere und zuverlässigere RAG-Systeme mit Graph RAG und Hybrid RAG.
Künstliche Intelligenz
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Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Data Engineering
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Meisterst du die Stammdatenbereinigung in Java mit statistischen Methoden, Transformationen und Validierung für zuverlässige Apps.
Datenimport/-bereinigung
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Inbound-Leads da – und du weißt nicht, wo du anfangen sollst? Bewerte deine Leads mit Claude Cowork und erstelle eine hochwertige, priorisierte Shortlist.
Künstliche Intelligenz
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Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Data Engineering
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Lerne, wie du Azure-Anwendungen mit Azure Monitor, Application Insights und Log Analytics überwachen, diagnostizieren und optimieren kannst.
Cloud
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Lerne, mit tidymodels baumbasierte Modelle und Ensembles für Klassifikations- und Regressionsvorhersagen einzusetzen.
Maschinelles Lernen
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Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!
Probabilistik & Statistik
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Skalierbare ereignisgesteuerte Architekturen in Azure mit Messaging-Diensten und praxisnahen Integrationen entwerfen lernen.
Cloud
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This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
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.
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