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Einführung in KI-Agenten
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Lerne die Grundlagen von KI-Agenten, ihre Bausteine und echte Anwendungen kennen – ganz ohne Programmieren.
Künstliche Intelligenz
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Lerne die Grundlagen von KI-Agenten, ihre Bausteine und echte Anwendungen kennen – ganz ohne Programmieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs führt dich in die KI-Ethik ein und beleuchtet Aspekte wie Grundprinzipien, Fairness, Verzerrungen und Vertrauen ins KI-Design.
Künstliche Intelligenz
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Du lernst die Grundlagen von KI kennen und wie du sie verantwortungsbewusst nutzt, um smarter und produktiver zu arbeiten.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Einführungskurs vermittelt dir die Grundlagen von Data Science – keine Programmierkenntnisse erforderlich.
Datenkompetenz
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Eine Einführung ins Cloud Computing mit den wichtigsten Konzepten, Begriffen und Tools – ohne Programmierkenntnisse.
Cloud
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Dieser Einführungskurs stellt grundlegende KI-Konzepte vor, zum Beispiel maschinelles Lernen, Deep Learning, NLP, generative KI und mehr.
Künstliche Intelligenz
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Hier lernst du, wie Data Engineers die Grundlagen für Data Science schaffen – ganz ohne Programmieren.
Data Engineering
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Dieser praxisnahe Einführungskurs behandelt die Grundlagen von Datentypen und Datenstrukturen, die DIKW-Pyramide, die Datenethik und mehr.
Datenkompetenz
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Daten sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken – und darum ist Datenkompetenz unverzichtbar.
Datenkompetenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du das spannende Themenfeld des maschinellen Lernens kennen – und du benötigst dafür gar keine Programmierkenntnisse.
Maschinelles Lernen
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Entdecken Sie das volle Potenzial von LLMs mit unserem Kurs zu Anwendungen, Training, Ethik und Forschung.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Erfahren Sie, wie Sie generative KI verantwortungsvoll nutzen. Lernen Sie ihre Entwicklung und Auswirkungen kennen.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs bekommst du einen Überblick über Maßzahlen für Zentrum und Streuung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests.
Probabilistik & Statistik
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Datengestützte Unternehmen benötigen fortlaufend Erkenntnisse, die sie zum Handeln inspirieren und Veränderungen vorantreiben.
Datenkompetenz
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Hier erhältst du eine Einführung in die Datenvisualisierung ganz ohne Programmierung.
Datenvisualisierung
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In diesem Kurs lernst du, welche Rolle die generative künstliche Intelligenz (GenKI/GenAI) heute und zukünftig in der Geschäftswelt spielt.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Finde heraus, was nötig ist, um KI-Agenten zu skalieren, mit ein bisschen Hilfe von Frameworks wie MCP und A2A.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Verbessere deine Data-Storytelling-Skills und lerne, Geschichten zu erzählen, die dein Publikum bewegen und Veränderung anstoßen.
Datenkompetenz
Kurs
In diesem Kurs erfährst du, welche Schlüsselkomponenten nötig sind, um eine starke Datenkultur im Unternehmen zu etablieren.
Datenkompetenz
Kurs
Erfahre, wie du mit KI echten Mehrwert schaffst – von der Identifikation von Einsatzmöglichkeiten über POCs bis hin zur Umsetzung und Strategie.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Schluss mit öden Tabellen! Lerne, wie du ansprechende Präsentationen erstellst und technische Daten in umsetzbare Erkenntnisse überführst.
Datenkompetenz
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In diesem Kurs transformierst du geschäftliche Ziele in wohlgeformte analytische Fragen und lernst, die richtigen Lösungswege auszuwählen.
Datenkompetenz
Kurs
Dieser konzeptionelle Einführungskurs hilft dir, die Grundlagen des Data Warehousing zu verstehen.
Data Engineering
Kurs
In diesem Kurs lernst du wichtige Richtlinien für Remote-Arbeit kennen und erwirbst so entscheidende Datenkompetenzen.
Datenkompetenz
Kurs
Hier erfährst du, wie du ML-Modelle in den Produktivbetrieb überführst, um einen echten Business Value zu schaffen.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs gewinnst du ein klares Verständnis für Datenschutzprinzipien und die Umsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsprozessen.
Datenkompetenz
Kurs
Hier lernst du, wie du Business, Daten und KI kombinierst und eine effektiv skalierbare KI-Strategie erfolgreich und zielführend umsetzt.
Künstliche Intelligenz
Kurs
LLMOps praktisch anwenden. Dieser Kurs liefert wertvolle Einblicke rund um Lebenszyklus und Best Practices.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du lernst, was Data Governance ist, wozu es genutzt wird und wie du ein Data-Governance-Framework aufbaust.
Datenmanagement
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Lerne mehr über große Sprachmodelle (LLMs) und wie sie die Geschäftswelt verändern.
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.
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.