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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Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
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Sichere AWS-Workloads: Least-Privilege-IAM, kurzlebige Credentials, API-Autorisierung, Secrets-Handling, Verschlüsselung und CloudTrail-Nachweise.
Cloud
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Der Leistungsantrag eines Patienten wurde zu Unrecht abgelehnt? Fasse die Belege schnell zusammen und lege mit Claude Cowork Einspruch ein!
Künstliche Intelligenz
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
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Hier lernst du, Geschäftsprozesse mit ereignisdiskreter Simulation zu optimieren und digitale Zwillinge mit Python und SimPy zu entwickeln.
Probabilistik & Statistik
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In diesem Kurs lernst du, wie du statistische Techniken für die Arbeit mit kategorialen Daten nutzen kannst.
Probabilistik & Statistik
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Dieser Kurs vermittelt effiziente Techniken in pandas, mit denen du deinen Python-Code optimieren kannst.
Softwareentwicklung
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Make Snowflakes AI coding agent follow your teams standards with AGENTS.md, custom Skills, Plugins, and CI/CD reviews.
Künstliche Intelligenz
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Lerne, Zeitreihen zu klassifizieren, zu bearbeiten und zu analysieren – ein Muss für angehende Analytics-Profis in diesem Kurs.
Datenvisualisierung
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Lerne, wie du das Training von LLMs mithilfe von Accelerator und Trainer für verteilte Trainingsprozesse beschleunigst.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs entwickelst du ein solides Verständnis der DSGVO anhand von echten Fällen zu Datenrechten, Verstößen und Compliance.
Datenmanagement
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Hier lernst du, wie Anleihen funktionieren, wie du sie bewertest und ihre Risiken mit den Paketen numpy und numpy-financial einschätzt.
Angewandte Finanzen
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In dieser praktischen Fallstudie lernst du, wie du eine sichere und effiziente App für Buchempfehlungen in Azure einrichtest.
Cloud
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In diesem Kurs arbeitest du mit Renditereihen von Risikofaktoren, untersuchst empirische Eigenschaften und schätzt den Value-at-Risk.
Angewandte Finanzen
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du bedingte Formatierungen mit integrierten Optionen und eigenen Formeln nutzt.
Datenbearbeitung
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Lerne, wie du deine Workflows im Bereich maschinelles Lernen mit tidymodels optimieren kannst.
Maschinelles Lernen
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Nutze die Pakete tidyr und purrr aus dem tidyverse, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu erkunden und zu bewerten.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.
Angewandte Finanzen
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Lerne, wie du mit Keras Deep-Learning-Modelle entwickelst.
Künstliche Intelligenz
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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
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Dieser Kurs zeigt, wie du mit Transaktionen und Fehlerbehandlung in Mehrbenutzer-Umgebungen Datenkonsistenz gewährleistest.
Softwareentwicklung
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Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
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Der Kurs vermittelt dir, wie du in R defensiv programmierst und so deinen Code robuster machst.
Softwareentwicklung
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Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Cloud
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Erfahre, wie du mit KNIME überzeugende Datenvisualisierungen erstellst, einschließlich Diagrammen, Komponenten und Dashboards.
Datenvisualisierung
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Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Datenvisualisierung
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In diesem Kurs ermittelst du anhand von Überlebensanalysen die geschätzte Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses und die Überlebenszeit.
Probabilistik & Statistik
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Mach den Wechsel von MATLAB, indem du ein paar grundlegende Python-Konzepte lernst und dich mit den Paketen NumPy und Matplotlib beschäftigst.
Softwareentwicklung
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Lerne, wie du mit Python und Machine-Learning-Techniken Empfehlungssysteme entwickelst.
Maschinelles Lernen
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Lerne RAG mit Weaviate kennen! Füge Text und Bilder zum Abrufen ein und probiere die Vektor-, BM25- und Hybridsuche aus.
Künstliche Intelligenz
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.
Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.