Kurs
Python für Spreadsheet-Nutzer
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 34 Wiederholungen
Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.
Softwareentwicklung
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
Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Cloud
Kurs
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Datenimport/-bereinigung
Kurs
GAMs modellieren Beziehungen in Daten als nichtlineare Funktionen, die sich super an verschiedene Arten von datenwissenschaftlichen Problemen anpassen lassen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Hier lernst du, wie du echte Effekte von Zufall unterscheidest und Denkfehler erkennst, die Entscheidungen verzerren.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.
Datenbearbeitung
Kurs
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Cloud
Kurs
Hier liest, erkundest und bearbeitest du Geodaten und nutzt dann deine Fähigkeiten, um mit R aussagekräftige Karten zu erstellen.
Datenvisualisierung
Kurs
Finde heraus, wie du mit deinen Daten über Text-to-Query-KI-Agenten mit MongoDB und LangGraph kommunizieren kannst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser vierstündige Kurs über statistische Inferenz in Python vermittelt praxisnah, wie du datenbasierte Schlussfolgerungen ziehst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs ermittelst du anhand von Überlebensanalysen die geschätzte Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses und die Überlebenszeit.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Datenbearbeitung
Kurs
Im Fokus dieses Kurses stehen skalierbare Prognosepipelines in Python und wie du sie entwirfst, automatisierst und überwachst.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, immer komplexere Probleme zu lösen, indem du Simulationen nutzt, um Daten zu generieren und zu analysieren.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Erfahre, wie du mit KNIME überzeugende Datenvisualisierungen erstellst, einschließlich Diagrammen, Komponenten und Dashboards.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne die Bag-of-Words-Technik für Text Mining mit R.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
Kurs
In diesem Kurs machst du dich mit der Finanzanalyse in KNIME vertraut und verbesserst deine Skills rund um Datenaufbereitung und Workflow.
Angewandte Finanzen
Kurs
Schau dir mal die Daten vom Stanford Open Policing Project an und guck mit Pandas, wie das Geschlecht das Verhalten von Polizisten beeinflusst.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne, wie du mit R Modelle entwickeln kannst, um Anleihen zu bewerten und zu analysieren und sie vor Zinsänderungen zu schützen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Data Engineering
Kurs
Hier lernst du, wie du Datensätze im Tabellenformat mit der Python-Bibliothek pandas effektiv und effizient zusammenführst.
Datenbearbeitung
Kurs
Automatisiere die Datenbearbeitung mit KNIME, indem du Zusammenführungen, Aggregationen, Datenbank-Workflows und erweiterte Dateiverarbeitung beherrschst.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier lernst du, Geschäftsprozesse mit ereignisdiskreter Simulation zu optimieren und digitale Zwillinge mit Python und SimPy zu entwickeln.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Berichtswesen
Kurs
Im E-Commerce dreht sich alles um Umsatz und Kosten. In dieser Fallstudie schaust du dir die Daten eines Online-Shops für Tierbedarf an.
Datenvisualisierung
Kurs
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Angewandte Finanzen
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.