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
Entwickle mit generativer KI eine Markteinführungsstrategie: Ziele Branchen an, generier Leads und optimier die Keywords deiner Website.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Mit den Visualisierungstools von Seaborn erstellt du in diesem Kurs ganz einfach ansprechende und informative Visualisierungen.
Datenvisualisierung
Kurs
Sie erkunden die verschiedenen Ebenen beim Aufbau von gen AI-Lösungen, die Angebote von Google Cloud und die Faktoren bei der Auswahl einer Lösung.
Cloud
Kurs
Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier entwickelst du ein solides Verständnis dafür, wie du Daten in Microsoft Fabric umwandeln und analysieren kannst.
Sonstige
Kurs
Lerne, wie du mit Python intelligente Agenten entwickelst, die denken, handeln und echte Aufgaben lösen können.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Data Engineering
Kurs
Lerne mehr über MLOps-Architektur, CI/CD/CM/CT-Techniken und Automatisierungsmuster, um ML-Systeme einzusetzen, die langfristig einen Mehrwert bieten.
Maschinelles Lernen
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 KI-Anwendungen mit den integrierten LLM-Funktionen von Snowflake Cortex für Textanalyse, -generierung und mehrstufige Workflows entwickelst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Bei R Markdown handelt es sich um eine einfache Formatierungssprache zum Erstellen dynamischer Berichte aus R-Code.
Berichtswesen
Kurs
Leg die Grundlagen, die du brauchst, um statistisch zu denken und die Sprache deiner Daten zu sprechen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Mit der TaskFlow API, assetbasiertem Scheduling und deferrable Sensors Dags erstellen und eine End-to-End-SQL-ETL-Pipeline mit Qualitätsprüfungen ausführen.
Data Engineering
Kurs
Beherrsche die Kernfunktionen von spaCy und trainiere Modelle für Natural Language Processing. Unstrukturierte Daten extrahieren und Muster erkennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem interaktiven Kurs lernst du, wie du Funktionen für deine Tableau-Berechnungen einsetzt und wann du sie verwenden solltest!
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Konzepte von Zufallsvariablen, Verteilungen und Konditionierung kennen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Hier lernst du Methoden zur automatischen Hyperparameter-Optimierung in Python kennen, wie zum Beispiel Grid, Random und Informed Search.
Maschinelles Lernen
Kurs
Beherrsche strategisches Datenmanagement für Business Excellence.
Datenmanagement
Kurs
Techniken lernen, um nützliche Informationen aus Texten zu extrahieren und sie in ein für Machine Learning geeignetes Format zu verarbeiten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Prepare for your next coding interviews in Python.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne mit Python mehr über Risikomanagement, Value at Risk und andere Themen, die bei der Finanzkrise 2008 eine Rolle gespielt haben.
Angewandte Finanzen
Kurs
Du wirst Techniken des Nettoumsatzmanagements in Excel für ein Unternehmen aus dem Bereich der schnelllebigen Konsumgüter anwenden.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne, wie Container in Azure funktionieren, einschließlich Registries, ACI, AKS-Grundlagen, Skalierung, Überwachung und Fehlerbehebung.
Cloud
Kurs
Lerne, Sigma-Diagramme zu erstellen und anzupassen, um klare, überzeugende Datenstories zu erzählen – ganz ohne Programmierung.
Datenvisualisierung
Kurs
Marketing-Workflows in n8n mit KI-Agenten erstellen. Kampagnenstrategie, Conversion-Optimierung und Lead-Generierung von Grund auf automatisieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Datenkompetenz ist heute das A und O. Dieser Kurs vermittelt dir relevante Skills und Best Practices für einen optimalen Umgang mit Daten.
Datenkompetenz
Kurs
Hier schauen wir uns an, wie wir beliebige Dateiformate parsen, ob Flatfiles, Statistiksoftware, Datenbanken oder Daten aus dem Internet.
Datenaufbereitung
Kurs
Entdecke den Power BI-Dienst, lerne die Benutzeroberfläche kennen, triff fundierte Entscheidungen und hol das Beste aus deinen Berichten raus.
Berichtswesen
Kurs
Cloud-Apps auf AWS mit API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge und Kinesis bauen. Serverless- und ereignisgesteuerte Muster für die DVA-C02-Prüfung meistern.
Cloud
Kurs
Hier erstellst du mit den Text- und Audiomodellen von OpenAI multimodale Systeme, wie etwa einen Kundensupport-Chatbot.
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.
Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.