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AI for Consulting
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Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.
Künstliche Intelligenz
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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Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs lernst du, wie du mit SciPy und PuLP von Python arbeitest, um authentische Optimierungsprobleme zu lösen.
Softwareentwicklung
Kurs
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Datenbearbeitung
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Lerne mit Python und NumPy die grundlegendsten Finanzkonzepte kennen.
Angewandte Finanzen
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Lerne, wie du mit Keras und Python Bilder analysierst, indem du Faltungsneuronale Netze aufbaust, trainierst und bewertest.
Künstliche Intelligenz
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Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Probabilistik & Statistik
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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
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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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Mit Shiny kannst du interaktive Web-Apps direkt in R erstellen – und deinem Team Daten als Dashboard oder Visualisierung bereitstellen.
Softwareentwicklung
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Leg die Grundlagen, die du brauchst, um statistisch zu denken und die Sprache deiner Daten zu sprechen.
Probabilistik & Statistik
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Lerne in praktischen Übungen, wie du mit dbt Rohdaten in saubere, zuverlässige Modelle verwandelst.
Data Engineering
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Organisiere Daten mit Unions, Joins, Parsing und Performance-Optimierung in Alteryx.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du Geodaten in deinen Data-Science-Workflow integrierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Mach mit Databricks Visualisierungen und dynamische Dashboards und verwandle Rohdaten in klare und nützliche Erkenntnisse.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne SQL, indem du KI-Befehle schreibst, die Abfragen zum Sortieren, Gruppieren, Filtern und Kategorisieren von Daten machen.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Konzepte von Zufallsvariablen, Verteilungen und Konditionierung kennen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Einstiegskurs erweiterst du deine Kenntnisse rund um Oracle SQL und lernst, Daten zu aggregieren, zu kombinieren und anzupassen.
Datenbearbeitung
Kurs
Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.
Datenvisualisierung
Kurs
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
Angewandte Finanzen
Kurs
Hol dir in diesem umfassenden Kurs ein klares Verständnis der DSGVO-Prinzipien und lerne, wie du DSGVO-konforme Prozesse einrichtest.
Datenkompetenz
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In diesem Einführungskurs in die lineare Algebra lernst du eines der wichtigsten mathematischen Themen der Datenwissenschaft kennen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Polars Daten effizient transformierst, bereinigst und analysierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du, logistische Regressionsmodelle zu nutzen und zu präsentieren, um Vorhersagen zu treffen.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs geht es darum, Textdaten in R mit dem tidy-Framework zu analysieren.
Datenbearbeitung
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In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Buchhandlungsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs lernst du, effiziente Abfragen zu schreiben, die leicht lesbar und verständlich sind.
Softwareentwicklung
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Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!
Probabilistik & Statistik
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Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.
Softwareentwicklung
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Entwickle mit generativer KI eine Markteinführungsstrategie: Ziele Branchen an, generier Leads und optimier die Keywords deiner Website.
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.