Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
oder
Kurs
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Cloud
Kurs
Lerne die Datenüberprüfung in Excel, um die Genauigkeit zu verbessern, Dropdown-Menüs zu erstellen und Lagerbestände und Bestellungen sicher zu verwalten.
Datenmanagement
Kurs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Probabilistik & Statistik
Kurs
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
Kurs
KI fürs Marketing meistern: smartere Kampagnen planen, hochwertige Inhalte erstellen und eigene KI-Agenten bauen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Mach mit Databricks Visualisierungen und dynamische Dashboards und verwandle Rohdaten in klare und nützliche Erkenntnisse.
Datenvisualisierung
Kurs
Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.
Angewandte Finanzen
Kurs
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
Kurs
Polars mit Textmanipulation, rollenden Statistiken, DataFrame-Joins und fortgeschrittener Analyse vertiefen.
Datenbearbeitung
Kurs
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 erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, eigene Python-Pakete zu erstellen, damit dein Code leichter zu nutzen und mit anderen zu teilen ist.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Einstiegskurs erweiterst du deine Kenntnisse rund um Oracle SQL und lernst, Daten zu aggregieren, zu kombinieren und anzupassen.
Datenbearbeitung
Kurs
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Künstliche Intelligenz
Kurs
NoSQL meistern und Daten-Workflows beschleunigen. Lerne Snowflake für Big Data, Postgres JSON für Dokumentdaten und Redis für Key-Value-Daten.
Data Engineering
Kurs
Lerne, wie du Pivot-Tabellen erstellst und mit nur wenigen Klicks Tausende von Datenpunkten organisierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
Kurs
Entdecke in diesem interaktiven Kurs Alteryx für die Datentransformation und lerne Crosstab, Transpose und die Optimierung von Arbeitsabläufen kennen.
Datenbearbeitung
Kurs
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
Kurs
Hier erfährst du alles rund um Datenaufnahme, Pipelines, Datenflüsse, Verknüpfungen, semantische Modelle, Sicherheit und mehr.
Sonstige
Kurs
Wechsel zu einer MLOps-Denkweise, mit der du deine Machine-Learning-Modelle trainieren, dokumentieren, pflegen und auf ihr volles Potenzial skalieren kannst.
Maschinelles Lernen
Kurs
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du Visualisierungen und Berichte in Power BI zielgruppengerecht gestaltest.
Datenvisualisierung
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, effiziente Abfragen zu schreiben, die leicht lesbar und verständlich sind.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne Azure-Dienste wie Compute, Storage und Automation kennen und wende sie in praxisnahen Übungen selbst an.
Cloud
Kurs
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Data Engineering
Kurs
SQL Server-Programmierung meistern: Funktionen und gespeicherte Prozeduren erstellen, aktualisieren und ausführen.
Softwareentwicklung
Kurs
Hier bekommst du einen Einstieg in die interaktive Datenvisualisierung in Python mit Plotly.
Datenvisualisierung
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.