Kurs
Machine Learning für Marketing-Analytics in R
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 67 Wiederholungen
In diesem Kurs lernst du, wie du Data Science für verschiedene gängige Marketingaufgaben nutzen kannst.
Maschinelles Lernen
Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
oder
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Data Science für verschiedene gängige Marketingaufgaben nutzen kannst.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.
Angewandte Finanzen
Kurs
Übe deine Shiny-Kenntnisse, während du coole Shiny-Apps für echte Szenarien entwickelst!
Berichtswesen
Kurs
In dieser praktischen Fallstudie lernst du, wie du eine sichere und effiziente App für Buchempfehlungen in Azure einrichtest.
Cloud
Kurs
Du lernst die Grundlagen von MLOps kennen, einschließlich Tools und Methoden zur Automatisierung und Skalierung von ML-Anwendungen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Cloud
Kurs
In diesem Kurs schlüpfst du in eine CFO-Rolle, in der du den Vorstand zu wichtigen Kennzahlen berätst und Finanzprognosen erstellst.
Angewandte Finanzen
Kurs
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Cloud
Kurs
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie du das Bioconductor-Paket limma für die Analyse der differentiellen Genexpression benutzt.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Kurs hilft dir, mit plotly in R interaktive Datenvisualisierungen zu erstellen und deine Daten optimal zu präsentieren.
Datenvisualisierung
Kurs
Hier nutzt du parallele Programmierung mit Dask in Python, skalierst Workflows und verarbeitest effizient große Datenmengen.
Softwareentwicklung
Kurs
Mach den Wechsel von MATLAB, indem du ein paar grundlegende Python-Konzepte lernst und dich mit den Paketen NumPy und Matplotlib beschäftigst.
Softwareentwicklung
Kurs
In dieser Fallstudie schauen wir uns die Analyse von Personaldaten in Tableau an.
Datenvisualisierung
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir Techniken zur Dimensionsreduktion in R und macht dich mit der Merkmalsauswahl und -extraktion vertraut.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du bedingte Formatierungen mit integrierten Optionen und eigenen Formeln nutzt.
Datenbearbeitung
Kurs
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Cloud
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mithilfe der Census-API demografische und sozioökonomische Daten nutzt.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs lernst du praktische Methoden kennen, um sensible Daten datenschutzkonform zu verarbeiten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Finde heraus, was es mit dem ganzen Hype um DeepSeek wirklich auf sich hat! Entwickle Anwendungen mit den Modellen R1 und V3 von DeepSeek.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Scaling with Google Cloud Operations
Cloud
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Support-Vektor-Maschine (SVM) auf eine einfache und anschauliche Art kennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Du lernst die Grundkonzepte des Feature Engineering und wie du sie mit dem R-Framework tidymodels praktisch anwendest.
Maschinelles Lernen
Kurs
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Cloud
Kurs
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Datenvisualisierung
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Cloud
Kurs
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
Kurs
In diesem Kurs entwickelst du ein solides Verständnis der DSGVO anhand von echten Fällen zu Datenrechten, Verstößen und Compliance.
Datenmanagement
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.