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Deep Reinforcement Learning in Python
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 500
Erlerne und nutze leistungsstarke Deep Reinforcement Learning-Algorithmen, einschließlich Verfeinerungs- und Optimierungstechniken.
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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Erlerne und nutze leistungsstarke Deep Reinforcement Learning-Algorithmen, einschließlich Verfeinerungs- und Optimierungstechniken.
Künstliche Intelligenz
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Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!
Probabilistik & Statistik
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Lerne wichtige Finanzmathematik mit praktischen Excel-Übungen und Beispielen aus dem echten Leben.
Angewandte Finanzen
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Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.
Künstliche Intelligenz
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Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Datenvisualisierung
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Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du besonders schnelle PostgreSQL-Abfragen aufbaust.
Softwareentwicklung
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Lerne, verteiltes Datenmanagement und maschinelles Lernen in Spark mit dem PySpark-Paket zu implementieren.
Data Engineering
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Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilistik & Statistik
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In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.
Maschinelles Lernen
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Dieser Kurs stellt die Google Cloud Platform (GCP) vor, inklusive Optionen zur Speicherung, Datenverarbeitung und Geschäftsmodernisierung.
Cloud
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In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Maschinelles Lernen
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In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.
Maschinelles Lernen
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.
Angewandte Finanzen
Kurs
Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.
Probabilistik & Statistik
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Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.
Datenbearbeitung
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Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
Cloud
Kurs
Visualisiere Saisonalität, Trends und andere Muster in deinen Zeitreihendaten.
Datenvisualisierung
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Du erfährst, worin sich Batching und Streaming unterscheiden und wie du Streaming-Systeme skalieren kannst. Inklusive Praxisbeispiele!
Data Engineering
Kurs
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Datenbearbeitung
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Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.
Maschinelles Lernen
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Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Datenvisualisierung
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Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.
Datenaufbereitung
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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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Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Datenvisualisierung
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Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Softwareentwicklung
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Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Datenbearbeitung
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Dieser Kurs macht dich vertraut mit den Herausforderungen bei der Überwachung von Machine-Learning-Modellen im Produktivbetrieb.
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In diesem Kurs lernst du den Umgang mit kontinuierlichen Datenströmen mithilfe von serverlosen Technologien basierend auf AWS.
Cloud
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Tauch ein in die Welt der digitalen Transformation und mach dich bereit, in einer sich schnell verändernden digitalen Welt als Motor des Wandels zu agieren.
Datenkompetenz
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Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
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.
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.