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Einführung in Microsoft Fabric
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 1.029 Wiederholungen
Hier machst du dich mit den Tools der sieben Fabric-Umgebungen vertraut, um die wichtigsten Anwendungsfälle für Fabric zu verstehen.
Sonstige
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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Hier machst du dich mit den Tools der sieben Fabric-Umgebungen vertraut, um die wichtigsten Anwendungsfälle für Fabric zu verstehen.
Sonstige
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Schau dir die neuesten Techniken an, um Llama LLM lokal zu nutzen und in deinen Stack zu integrieren.
Künstliche Intelligenz
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Entdecke die Schlüsselkomponenten einer modernen Datenarchitektur, von der Erfassung und Bereitstellung bis hin zur Steuerung und Orchestrierung.
Data Engineering
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Erstell mit Cursor produktionsreifen Code. Lerne AI-Prompts, Refactoring, Testen und fortgeschrittene Workflows kennen.
Künstliche Intelligenz
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Werde zum Profi für Testmethoden und Checks in Python und lerne, fehlerfreien Code mit pytest und unittest zu erstellen.
Softwareentwicklung
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Git-Advanced-Funktionen meistern, um Data-Science- und Engineering-Workflows zu optimieren – von komplexem Merging bis zur Optimierung großer Projekte.
Softwareentwicklung
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Erstelle PowerPoint-Präsentationen mit Microsoft Copilot. Dokumente in Folien verwandeln, Visuals und Sprechernotizen erstellen.
Künstliche Intelligenz
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Lerne die Theorie hinter dem verantwortungsvollen Umgang mit deinen Daten für jedes KI-Projekt, von Anfang bis Ende und darüber hinaus.
Künstliche Intelligenz
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Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Künstliche Intelligenz
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Erforsche KI- und Datenmonetarisierungsstrategien, baue ethische Infrastrukturen auf und richte Produkte auf die Unternehmensziele aus.
Künstliche Intelligenz
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Lerne die Grundlagen neuronaler Netzwerke und wie du Deep-Learning-Modelle mit Keras 2.0 in Python erstellst.
Künstliche Intelligenz
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Lerne GPT-Tools sicher nutzen: wie sie funktionieren, gute Prompts schreiben und Ergebnisse prüfen.
Künstliche Intelligenz
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Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs lernst du, wie du kategoriale Daten mit pandas und Seaborn effektiv bearbeiten und visualisieren kannst.
Datenbearbeitung
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Dieser Kurs macht dich mit den wichtigsten Konzepte der objektorientierten Programmierung vertraut.
Softwareentwicklung
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Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs taucht tiefer in das Azure-Backbone ein und behandelt Themen wie Container, virtuelle Maschinen und vieles mehr.
Cloud
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus gängigen Formaten und Systemen abrufst, darunter CSV, Tabellen, JSON, SQL-Datenbanken und APIs.
Datenaufbereitung
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Entdecken Sie das Databricks Lakehouse – von Medaillon-Architektur und Clustern bis hin zu Governance, Sharing und Bereitstellung.
Data Engineering
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du in PySpark mit Big Data arbeitest.
Data Engineering
Kurs
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
Datenkompetenz
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Dieser einsteigerfreundliche Kurs vermittelt dir die Rolle und die Realität von Explainable Artificial Intelligence (XAI).
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier bereinigst und analysierst du Daten in Google Sheets. Du lernst, wie du Daten sortierst, filterst und mit SVERWEIS kombinierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs befasst sich mit dem AI Act, speziell mit den Verpflichtungen, Risiken und Anforderungen dieses KI-Gesetzes der EU.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs vermittelt die wichtigsten Konzepte des Datenmanagements, von Lebenszyklusphasen bis hin zu Sicherheit und Governance.
Datenmanagement
Kurs
Lerne, wie du mit der Python-Bibliothek Scrapy Informationen aus dem Internet abrufst und auswertest.
Datenaufbereitung
Kurs
Erstelle Finanzanalysen und nutze deine vielleicht schon vorhandenen Finanzkenntnisse zur Visualisierung von Daten mit Power BI.
Angewandte Finanzen
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Leg los mit Sigma! Lerne, wie du einfache, interaktive Dashboards für Echtzeitanalysen erstellen und anpassen kannst.
Datenbearbeitung
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Hier erhältst du praxisrelevante Einblicke ins maschinelle Lernen und wie es in der Geschäftswelt eingesetzt wird.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Klassen erstellst und mittels Vererbung und Polymorphismus deinen Code wiederverwendest und optimierst.
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.
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.