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
Erweitere dein Wissen über Google Tabellen, indem du dich näher mit Datentypen wie numerischen Daten, logischen Daten und fehlenden Daten beschäftigst.
Datenaufbereitung
Kurs
Lerne, wie du mit Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und exponentiellen Glättungsmethoden, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Erlerne und nutze leistungsstarke Deep Reinforcement Learning-Algorithmen, einschließlich Verfeinerungs- und Optimierungstechniken.
Künstliche Intelligenz
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Bei R Markdown handelt es sich um eine einfache Formatierungssprache zum Erstellen dynamischer Berichte aus R-Code.
Berichtswesen
Kurs
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Cloud
Kurs
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Cloud
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, effiziente Abfragen zu schreiben, die leicht lesbar und verständlich sind.
Softwareentwicklung
Kurs
Entwickle mit generativer KI eine Markteinführungsstrategie: Ziele Branchen an, generier Leads und optimier die Keywords deiner Website.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Einführungskurs in die lineare Algebra lernst du eines der wichtigsten mathematischen Themen der Datenwissenschaft kennen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne, wie du mit Keras und Python Bilder analysierst, indem du Faltungsneuronale Netze aufbaust, trainierst und bewertest.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne wichtige Datenstrukturen wie Listen und Datenrahmen kennen und wende dieses Wissen direkt auf Finanzbeispiele an.
Angewandte Finanzen
Kurs
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Datenvisualisierung
Kurs
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Leg die Grundlagen, die du brauchst, um statistisch zu denken und die Sprache deiner Daten zu sprechen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Finde heraus, wie Marketinganalysten Daten nutzen, um Kunden zu verstehen und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.
Business
Kurs
Hier erfährst du alles rund um Datenaufnahme, Pipelines, Datenflüsse, Verknüpfungen, semantische Modelle, Sicherheit und mehr.
Sonstige
Kurs
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne mit Python und NumPy die grundlegendsten Finanzkonzepte kennen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du Visualisierungen und Berichte in Power BI zielgruppengerecht gestaltest.
Datenvisualisierung
Kurs
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Maschinelles Lernen
Kurs
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
Data Engineering
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Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.
Datenbearbeitung
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Prepare for your next coding interviews in Python.
Softwareentwicklung
Kurs
Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.
Probabilistik & Statistik
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In diesem Kurs lernst du, wie man hierarchische Modelle mit Zufallseffekten anpasst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs gibt dir einen kompakten Einstieg in die Datenvisualisierung mit Google Sheets.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne mit Python mehr über Risikomanagement, Value at Risk und andere Themen, die bei der Finanzkrise 2008 eine Rolle gespielt haben.
Angewandte Finanzen
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.