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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Lerne mit Collibra, wie man KI richtig verwaltet. Entwickle, integriere und skalier verantwortungsvolle KI mit Tools, Frameworks und MLOps-Workflows.
Künstliche Intelligenz
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Hier tauchen wir tief ein in Datenstrukturen: von Listen, Stacks, Queues, Hashtabellen und Graphen bis hin zu Such- und Sortieralgorithmen.
Softwareentwicklung
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Schluss mit öden Tabellen! Lerne, wie du ansprechende Präsentationen erstellst und technische Daten in umsetzbare Erkenntnisse überführst.
Datenkompetenz
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Werde zum Datenprofi in Power BI – mit Pivot-Tabellen, Joins, benutzerdefinierten Spalten, der Formelsprache M und dem erweiterten Editor.
Datenbearbeitung
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Vertiefe deine Tidyverse-Kenntnisse und lerne, wie du Daten mit dplyr transformierst und bearbeitest.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne mehr über Modularität, Dokumentation und automatisierte Tests, damit du Probleme im Bereich Data Science schneller und zuverlässiger lösen kannst.
Softwareentwicklung
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LLMOps praktisch anwenden. Dieser Kurs liefert wertvolle Einblicke rund um Lebenszyklus und Best Practices.
Künstliche Intelligenz
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Lerne die Grundlagen professioneller Diagramme und erstelle aussagekräftige und ansprechende Datenvisualisierungen mit ggplot2.
Datenvisualisierung
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Vertiefe deine Kenntnisse zum Datenimport in Python und erlerne den Umgang mit Web- und API-Daten.
Datenaufbereitung
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Starte mit n8n und lerne, automatisierte Workflows mit Triggern, Logik, APIs und AI zu erstellen – ganz ohne Programmierkenntnisse!
Künstliche Intelligenz
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In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
Probabilistik & Statistik
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Du untersuchst in Excel einen Datensatz eines fiktiven Unternehmens namens Databel und musst herausfinden, warum die Kunden abwandern.
Berichtswesen
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Dieser Einführungskurs stellt dir Docker als wichtiges Tool für Datenprofis vor und erläutert Container, Images und mehr in Docker.
Softwareentwicklung
Kurs
Erfahre, wie du mit KI echten Mehrwert schaffst – von der Identifikation von Einsatzmöglichkeiten über POCs bis hin zur Umsetzung und Strategie.
Künstliche Intelligenz
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Lerne GitHub Copilot zu nutzen, um Code mit Kontext, Anpassungen und cleveren Funktionen zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Tauch ein in die spannende Welt der Datenmodellierung mit Snowflake!
Data Engineering
Kurs
Lerne die Architektur hinter GPT-Modellen kennen und meistere die Erstellung fortgeschrittener Prompts, um das volle Potenzial von ChatGPT auszuschöpfen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs transformierst du geschäftliche Ziele in wohlgeformte analytische Fragen und lernst, die richtigen Lösungswege auszuwählen.
Datenkompetenz
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Tauche ein in die Welt von Alteryx Designer und lerne, wie du mit diesem Tool Daten laden, aufbereiten und aggregieren kannst.
Datenaufbereitung
Kurs
Trust Claude Code with work you dont watch: steer long sessions, enforce rules with hooks, hand jobs off with routines and GitHub, and verify what comes back.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs erfährst du, welche Schlüsselkomponenten nötig sind, um eine starke Datenkultur im Unternehmen zu etablieren.
Datenkompetenz
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Lerne die Vorteile von Data Analysis Expressions (DAX) in Power BI kennen und schreibe damit deine eigenen Funktionen.
Datenbearbeitung
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Dieser Kurs zeigt dir, wie du eine SQL-Tabelle analysierst und wertvolle Erkenntnisse für dein Unternehmen gewinnst.
Datenkompetenz
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Meistere die Datenmodellierung in Power BI.
Datenbearbeitung
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Dieser Kurs zeigt dir, wie du DBT für die Datenmodellierung, Transformationen, Tests und das Erstellen von Dokumentationen nutzt.
Data Engineering
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Entfessle die Power von ChatGPT mit besseren Prompt, präzisen Antworten und sicherer KI-Nutzung. Effizienz steigern und mehr aus KI-Gesprächen herausholen!
Künstliche Intelligenz
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Lerne die Leistungsfähigkeit von Microsoft Azure und Cloud Computing-Software kennen, um deine Fähigkeiten im Data Engineering zu verbessern.
Cloud
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Schalte fortgeschrittene KI-Anwendungen wie semantische Suche und Empfehlungsmaschinen mit dem Einbettungsmodell von OpenAI frei!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier erfährst du, wie du ML-Modelle in den Produktivbetrieb überführst, um einen echten Business Value zu schaffen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Erlerne die Nutzung des Datenbanksystems SQL Server, um gängige Aufgaben bei der Datenbearbeitung effizient zu erledigen.
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.
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