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 tauchen wir tief ein in Datenstrukturen: von Listen, Stacks, Queues, Hashtabellen und Graphen bis hin zu Such- und Sortieralgorithmen.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs zeigt dir, wie du Data-Engineering-Workflows implementierst und planst.
Data Engineering
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Entwickle leistungsstarke Multi-Agenten-Systeme, indem du neue agentenbasierte Designmuster im LangGraph-Framework einsetzt.
Künstliche Intelligenz
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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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Werde zum Profi für Testmethoden und Checks in Python und lerne, fehlerfreien Code mit pytest und unittest zu erstellen.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du in PySpark mit Big Data arbeitest.
Data Engineering
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In diesem Kurs lernst du, wie du Klassen erstellst und mittels Vererbung und Polymorphismus deinen Code wiederverwendest und optimierst.
Softwareentwicklung
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Lerne, KI als Senior-Engineering-Partner für Codeanalyse, Performance-Optimierung, Sicherheit und Entscheidungen zur Softwarearchitektur zu nutzen.
Künstliche Intelligenz
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Lernen Sie, MLflow zur Vereinfachung von Machine-Learning-Anwendungen zu nutzen. Entdecken Sie Tracking.
Maschinelles Lernen
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In diesem Kurs lernst du, PyTorch für Bilder anzuwenden und Deep-Learning-Modelle für Objekterkennung und Bildsegmentierung zu nutzen.
Künstliche Intelligenz
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In diesem praxisnahen Kurs für Data Engineers und Analysts vertiefst du deine Kenntnisse rund um dbt.
Data Engineering
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Lerne OOP-Fähigkeiten mit Deskriptoren, mehrstufiger Vererbung und abstrakten Basisklassen!
Softwareentwicklung
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Was macht LLMs aus? Entdecke, wie Transformer die Textmodellierung revolutionierten und den Generative-AI-Boom auslösten.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs lernst du das moderne MLOps-Framework kennen und beschäftigst dich mit dem Lebenszyklus und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, wie du mit FastAPI APIs entwickelst, die KI-Modelle unterstützen und auf die Anforderungen der echten Welt zugeschnitten sind.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs dreht sich um Feature Engineering und maschinelles Lernen für Zeitreihendaten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Beginne deine Reise im Bereich des Reinforcement Learning! Lerne, wie Agenten durch Interaktionen lernen können, Umgebungen zu lösen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs eröffnet dir die Welt des Deep Learning für Text in PyTorch und neue Möglichkeiten der Textgenerierung.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.
Angewandte Finanzen
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Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Cloud
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In diesem Kurs tauchen wir tief ein in CI/CD für Machine Learning und nutzen dafür GitHub Actions und Data Version Control.
Maschinelles Lernen
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne wichtige Techniken, um die Java-Leistung zu optimieren, von der Effizienz von Algorithmen bis hin zur JVM-Optimierung und Multithreading.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne, wie du Daten mit Apache Spark in Python bereinigen kannst.
Datenaufbereitung
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Lerne, wie du mit JUnit und Mockito effektive Tests in Java schreibst, um robuste, zuverlässige Anwendungen zu entwickeln, auf die du dich verlassen kannst.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne in praktischen Übungen, wie du mit dbt Rohdaten in saubere, zuverlässige Modelle verwandelst.
Data Engineering
Kurs
In diesem interaktiven Kurs lernst du, wie du Funktionen für deine Tableau-Berechnungen einsetzt und wann du sie verwenden solltest!
Datenvisualisierung
Kurs
Mit der TaskFlow API, assetbasiertem Scheduling und deferrable Sensors Dags erstellen und eine End-to-End-SQL-ETL-Pipeline mit Qualitätsprüfungen ausführen.
Data Engineering
Kurs
Lerne, wie du mit Python intelligente Agenten entwickelst, die denken, handeln und echte Aufgaben lösen können.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Erstelle datenbasierte Vorhersagen mit Apache Spark und Entscheidungsbäumen, logistischer oder linearer Regression, Ensembles und Pipelines.
Maschinelles Lernen
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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