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Hol dir einen Überblick über alle Fähigkeiten und Tools, die du brauchst, um bei der Verarbeitung natürlicher Sprache in R richtig gut zu werden.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Support-Vektor-Maschine (SVM) auf eine einfache und anschauliche Art kennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Cloud
Kurs
Du lernst die Grundkonzepte des Feature Engineering und wie du sie mit dem R-Framework tidymodels praktisch anwendest.
Maschinelles Lernen
Kurs
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
Angewandte Finanzen
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du in Google Sheets mit Finanz- und Wenn-Funktionen ein Tilgungsdashboard erstellst.
Angewandte Finanzen
Kurs
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Berichtswesen
Kurs
Hier nutzt du parallele Programmierung mit Dask in Python, skalierst Workflows und verarbeitest effizient große Datenmengen.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne, wie du mit R Modelle entwickeln kannst, um Anleihen zu bewerten und zu analysieren und sie vor Zinsänderungen zu schützen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
Berichtswesen
Kurs
Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
Cloud
Kurs
Dieser Kurs geht auf die Grundlagen des Finanzhandels ein und zeigt, wie man mit Quantstrat signalbasierte Handelsstrategien entwickelt.
Angewandte Finanzen
Kurs
Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.
Datenvisualisierung
Kurs
Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
Datenvisualisierung
Kurs
Hier erfährst du, wie du Umfragedaten mit Python analysierst und wann welches Statistik-Tool sinnvoll ist.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs vermittelt dir wichtige Grundlagen der Aktienbewertung.
Angewandte Finanzen
Kurs
In dieser Fallstudie schauen wir uns die Analyse von Personaldaten in Tableau an.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.
Angewandte Finanzen
Kurs
Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.
Datenvisualisierung
Kurs
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du maschinelles Lernen im Personalwesen anwendest.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir anhand authentischer Datensätze, wie du Textdaten bearbeitest, analysierst und mehr.
Softwareentwicklung
Kurs
Du wirst Techniken des Nettoumsatzmanagements in Google Sheets für ein Unternehmen aus dem Bereich der schnelllebigen Konsumgüter anwenden.
Angewandte Finanzen
Kurs
Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!
Datenvisualisierung
Kurs
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
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.