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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Kurs
Lerne, wie du mit FastAPI APIs entwickelst, die KI-Modelle unterstützen und auf die Anforderungen der echten Welt zugeschnitten sind.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Stelle Datenfragen in einfachem Englisch mit Databricks Genie – erstelle Spaces, pflege Business-Sprache und überwache die Qualität.
Data Engineering
Kurs
Dieser umfassende Datenethik-Grundkurs widmet sich Prinzipien, KI-Ethik und praktischen Skills für die verantwortungsvolle Datennutzung.
Datenkompetenz
Kurs
Du lernst die Grundlagen von BigQuery kennen, führst Abfragen durch und optimierst Arbeitsabläufe für eine effiziente Datenanalyse.
Data Engineering
Kurs
Grundlagen von Gradient Boosting lernen und mit XGBoost moderne Machine Learning-Modelle für Klassifikation und Regression bauen.
Maschinelles Lernen
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Hier vertiefst du Multi-Stage-Builds, Docker-Netzwerktools und Docker Compose für optimal containerisierte Anwendungen.
Softwareentwicklung
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Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
Datenvisualisierung
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In diesem Kurs nutzt du Facets, Koordinatensysteme und Statistik in ggplot2, um aussagekräftige Diagramme zu erstellen.
Datenvisualisierung
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Lerne, wie du schneller R-Code schreibst, mach dich mit Benchmarking und Profiling vertraut und entdecke die Geheimnisse der parallelen Programmierung.
Softwareentwicklung
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Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs dreht sich um Feature Engineering und maschinelles Lernen für Zeitreihendaten.
Maschinelles Lernen
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Finde heraus, wie Marketinganalysten Daten nutzen, um Kunden zu verstehen und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.
Business
Kurs
Meistere Management und Governance in Azure mit unserem umfassenden Kurs, der ideal für alle ist, die sich zur Cloud weiterbilden möchten.
Cloud
Kurs
Beginne deine Reise im Bereich des Reinforcement Learning! Lerne, wie Agenten durch Interaktionen lernen können, Umgebungen zu lösen.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs über unüberwachtes Lernen wendest du Techniken wie hierarchisches und k-Means-Clustering mit der SciPy-Bibliothek an.
Maschinelles Lernen
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Dieser Kurs eröffnet dir die Welt des Deep Learning für Text in PyTorch und neue Möglichkeiten der Textgenerierung.
Künstliche Intelligenz
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Du lernst die Grundlagen der Modellvalidierung sowie Validierungstechniken und erstellst erste validierte und leistungsstarke Modelle.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du Kreditantragsdaten aufbereitest und mit ML sowie Geschäftsregeln Risiken senkst und die Profitabilität sicherst.
Angewandte Finanzen
Kurs
Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.
Probabilistik & Statistik
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Hier erstellst du mithilfe eines Chatbots einen Lernplan, der genau auf dich zugeschnitten ist, und lernst effektives Prompting!
Künstliche Intelligenz
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Verkaufe smarter mit KI! Mit KI Prospecting automatisieren, personalisierte E-Mails verfassen und CRM-Aufgaben optimieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs machst du dich mit pandas im Marketing vertraut, indem du Daten zusammenführst, aufteilst, visualisierst und mehr!
Explorative Datenanalyse
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Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Angewandte Finanzen
Kurs
Mach deine R-Kenntnisse noch besser, indem du lernst, wie man effiziente, wiederverwendbare Funktionen schreibt.
Softwareentwicklung
Kurs
Java-Kenntnisse ausbauen: Dateien handhaben, Daten verarbeiten und sauberen, wiederverwendbaren Code mit praxisnahen Techniken schreiben.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Kurs führt dich ein in die Welt des maschinellen Lernens und zeigt, wie du End-to-End-Modelle entwirfst, trainierst und einsetzt.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs gibt einen Überblick über die Chancen und Herausforderungen, denen Unternehmen auf ihrem Weg zur digitalen Transformation begegnen.
Cloud
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
Datenpipelines in Snowflake mit COPY INTO, Snowpipe, Streams, Tasks, dynamischen Tabellen und Tools zur Abfrageleistung laden, automatisieren und optimieren.
Data Engineering
Kurs
Lerne, wie man mit Stammdaten rumhantiert und analysiert, zum Beispiel mit CASE-Anweisungen, Unterabfragen und CTEs in Snowflake.
Datenbearbeitung
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.
Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.