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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Kurs
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Probabilistik & Statistik
Kurs
Mach deine KI-Projekte einfacher, indem du modulare Modelle erstellst und mit PyTorch Lightning die fortgeschrittene Optimierung meisterst!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.
Datenaufbereitung
Kurs
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.
Softwareentwicklung
Kurs
Mach deinen Code übersichtlicher, indem du mit den Systemen S3 und R6 objektorientiert programmierst.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs entwickelst du ein solides Verständnis für rekursive Abfragen und hierarchische Datenstrukturen.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Mit der TaskFlow API, assetbasiertem Scheduling und deferrable Sensors Dags erstellen und eine End-to-End-SQL-ETL-Pipeline mit Qualitätsprüfungen ausführen.
Data Engineering
Kurs
Dieser Kurs vermittelt die wichtigsten Konzepte für langlebige Pipelines.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen, zum Beispiel wie man Vorhersagemodelle erstellt und bewertet.
Maschinelles Lernen
Kurs
Hier lernst du GARCH-Modelle kennen, implementierst sie und kalibrierst sie mit Finanzdaten von Aktien bis Devisen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne, wie Computer funktionieren, entwickle effiziente Algorithmen und beschäftige dich mit der Computertheorie, um Probleme aus dem echten Leben zu lösen.
Softwareentwicklung
Kurs
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Data Engineering
Kurs
In diesem Kurs untersuchst du historische Abstimmungen der UN-Generalversammlung mithilfe von Datenbearbeitung und -visualisierung.
Explorative Datenanalyse
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Rohdaten aufbereitest und in präzise Erkenntnisse umwandelst.
Datenaufbereitung
Kurs
In diesem Kurs dreht sich alles um SQL, Datenmanagement, Optimierung und Sicherheit von Amazon Redshift.
Data Engineering
Kurs
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Datenbearbeitung
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
Kurs
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, wie du mit Keras und Python Bilder analysierst, indem du Faltungsneuronale Netze aufbaust, trainierst und bewertest.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Vertrauen und Sicherheit mit Google Cloud
Cloud
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du mit Transaktionen und Fehlerbehandlung in Mehrbenutzer-Umgebungen Datenkonsistenz gewährleistest.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Kurs macht dich vertraut mit Scala, einer beliebten Sprache für skalierbare Anwendungen und Daten-Engineering-Infrastrukturen.
Softwareentwicklung
Kurs
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Cloud
Kurs
Hier setzt du Machine Learning im Marketing ein – vom Customer Lifetime Value über Abwanderungsprognosen bis zur Segmentierung.
Maschinelles Lernen
Kurs
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
Dieser Kurs vermittelt effiziente Techniken in pandas, mit denen du deinen Python-Code optimieren kannst.
Softwareentwicklung
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.
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.