Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
oder
Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.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
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Cloud
Kurs
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Cloud
Kurs
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Cloud
Kurs
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Cloud
Kurs
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Cloud
Kurs
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Cloud
Kurs
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Cloud
Kurs
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Cloud
Kurs
Learn to build agentic systems using LangGraph.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
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.