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Kurse rund um Daten, KI und Cloud

Relevante Fähigkeiten entwickeln

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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771 Kurse

Kurs

Analytische Fragen formulieren

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 3.927 Wiederholungen

In diesem Kurs transformierst du geschäftliche Ziele in wohlgeformte analytische Fragen und lernst, die richtigen Lösungswege auszuwählen.

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Datenumwandlung in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 5.351 Wiederholungen

Werde zum Datenprofi in Power BI – mit Pivot-Tabellen, Joins, benutzerdefinierten Spalten, der Formelsprache M und dem erweiterten Editor.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Grundlagen der Softwareentwicklung in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 741 Wiederholungen

Lerne mehr über Modularität, Dokumentation und automatisierte Tests, damit du Probleme im Bereich Data Science schneller und zuverlässiger lösen kannst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Konzepte der Datenkommunikation

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 5.623 Wiederholungen

Schluss mit öden Tabellen! Lerne, wie du ansprechende Präsentationen erstellst und technische Daten in umsetzbare Erkenntnisse überführst.

Datenkompetenz

3 Stunden

Kurs

KI-gestütztes Programmieren für Entwickler

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.114 Wiederholungen

Mach dein Programmieren mit KI noch besser – lass deinen Programmierassistenten dabei helfen, Code effektiv zu schreiben, zu testen und zu dokumentieren.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 30 min

Kurs

LLMOps-Konzepte

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 2.970 Wiederholungen

LLMOps praktisch anwenden. Dieser Kurs liefert wertvolle Einblicke rund um Lebenszyklus und Best Practices.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Einführung in Docker

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 2.762 Wiederholungen

Dieser Einführungskurs stellt dir Docker als wichtiges Tool für Datenprofis vor und erläutert Container, Images und mehr in Docker.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Shell

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 3.693 Wiederholungen

Die Unix-Befehlszeile hilft, Programme zu kombinieren, Aufgaben zu automatisieren und Programme in Clustern und Clouds auszuführen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Alteryx

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 2.470 Wiederholungen

Tauche ein in die Welt von Alteryx Designer und lerne, wie du mit diesem Tool Daten laden, aufbereiten und aggregieren kannst.

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Einführung in die Statistik mit R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 2.099 Wiederholungen

In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Snowflake-Architektur

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 289 Wiederholungen

Snowflakes dreischichtige Architektur meistern und das mentale Modell aufbauen, das du brauchst, um effektiv in Snowflake zu arbeiten.

Datenmanagement

3 Stunden

Kurs

Konzepte des Data Warehousing

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 4.955 Wiederholungen

Dieser konzeptionelle Einführungskurs hilft dir, die Grundlagen des Data Warehousing zu verstehen.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Softwareentwicklung mit GitHub Copilot

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.065 Wiederholungen

Lerne GitHub Copilot zu nutzen, um Code mit Kontext, Anpassungen und cleveren Funktionen zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 30 min

Kurs

DAX-Funktionen in Power BI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 4.725 Wiederholungen

Lerne die Vorteile von Data Analysis Expressions (DAX) in Power BI kennen und schreibe damit deine eigenen Funktionen.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Microsoft Azure verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 2.520 Wiederholungen

Lerne die Leistungsfähigkeit von Microsoft Azure und Cloud Computing-Software kennen, um deine Fähigkeiten im Data Engineering zu verbessern.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Einführung in Embeddings mit der OpenAI API

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 2.953 Wiederholungen

Schalte fortgeschrittene KI-Anwendungen wie semantische Suche und Empfehlungsmaschinen mit dem Einbettungsmodell von OpenAI frei!

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

MLOps-Konzepte

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 2.715 Wiederholungen

Hier erfährst du, wie du ML-Modelle in den Produktivbetrieb überführst, um einen echten Business Value zu schaffen.

Maschinelles Lernen

2 Stunden

Kurs

Einführung in dbt

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 2.552 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt dir, wie du DBT für die Datenmodellierung, Transformationen, Tests und das Erstellen von Dokumentationen nutzt.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Einführung in den Datenschutz

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 2.133 Wiederholungen

In diesem Kurs gewinnst du ein klares Verständnis für Datenschutzprinzipien und die Umsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsprozessen.

Datenkompetenz

2 Stunden

Kurs

Einführung in das Tidyverse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.162 Wiederholungen

Mit tidyverse, einer leistungsstarken und beliebten Sammlung von Data Science Tools in R, kannst du deine eigenen Daten erforschen und visualisieren.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in LLMs mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.797 Wiederholungen

Erfahre alles über LLMs und die revolutionäre Transformatorarchitektur, auf der sie basieren!

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Retrieval Augmented Generation (RAG) mit LangChain

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.917 Wiederholungen

Dieser Kurs vermittelt moderne Methoden zur Einbindung externer Daten in LLMs mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und LangChain.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Effizienten Python-Code schreiben

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 2.553 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt, wie du effizienten und schnell ausführbaren Code schreibst, der Ressourcen geschickt zuweist und Mehraufwand vermeidet.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Große Sprachmodelle für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 2.380 Wiederholungen

Lerne mehr über große Sprachmodelle (LLMs) und wie sie die Geschäftswelt verändern.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Fortgeschrittene GitHub-Konzepte

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 2.386 Wiederholungen

In diesem Fortgeschrittenenkurs tauchst du tief ein in Projects, Administration und erweiterte Sicherheitsfunktionen von GitHub.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Vibe Coding mit Replit

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 870 Wiederholungen

Lerne Vibe Coding mit Replit. Apps wie ein Typeform-Klon bauen und das Sichern sowie Bereitstellen von Replit-Apps meistern.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Einführung in Python für den Finanzbereich

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 478 Wiederholungen

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

FAQs

Was ist Data Science?

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.

Wie kann ich Data Science lernen?

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.

Welche Fähigkeiten sind für Data Science erforderlich?

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.

Wofür kann ich Data Science nutzen?

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.

Ist eine Karriere im Bereich Data Science sinnvoll?

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.

Ist es schwierig, Data Scientist zu werden?

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.

Erfordert Data Science Programmierkenntnisse?

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.

Wie lange dauert es, Data Scientist zu werden?

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.

Welche Themen kann ich im Bereich Data Science lernen?

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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