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
Beherrsche die Kernfunktionen von spaCy und trainiere Modelle für Natural Language Processing. Unstrukturierte Daten extrahieren und Muster erkennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Marketing-Workflows in n8n mit KI-Agenten erstellen. Kampagnenstrategie, Conversion-Optimierung und Lead-Generierung von Grund auf automatisieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du mit Python intelligente Agenten entwickelst, die denken, handeln und echte Aufgaben lösen können.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Interaktive, erkenntnisreiche Dashboards mit Dash und Plotly erstellen lernen.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne, Sigma-Diagramme zu erstellen und anzupassen, um klare, überzeugende Datenstories zu erzählen – ganz ohne Programmierung.
Datenvisualisierung
Kurs
Polars-Pipelines für produktionsreife Leistung optimieren, skalieren und testen lernen.
Datenbearbeitung
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
Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne, Skripte zu schreiben, die Fehler erkennen und beheben und mehrere Vorgänge gleichzeitig steuern können.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.
Maschinelles Lernen
Kurs
Techniken lernen, um nützliche Informationen aus Texten zu extrahieren und sie in ein für Machine Learning geeignetes Format zu verarbeiten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Hier schauen wir uns an, wie wir beliebige Dateiformate parsen, ob Flatfiles, Statistiksoftware, Datenbanken oder Daten aus dem Internet.
Datenaufbereitung
Kurs
Leg die Grundlagen, die du brauchst, um statistisch zu denken und die Sprache deiner Daten zu sprechen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Erstelle datenbasierte Vorhersagen mit Apache Spark und Entscheidungsbäumen, logistischer oder linearer Regression, Ensembles und Pipelines.
Maschinelles Lernen
Kurs
Beherrsche strategisches Datenmanagement für Business Excellence.
Datenmanagement
Kurs
Hier erstellst du mit den Text- und Audiomodellen von OpenAI multimodale Systeme, wie etwa einen Kundensupport-Chatbot.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier entwickelst du ein solides Verständnis dafür, wie du Daten in Microsoft Fabric umwandeln und analysieren kannst.
Sonstige
Kurs
In diesem interaktiven Kurs lernst du, wie du Funktionen für deine Tableau-Berechnungen einsetzt und wann du sie verwenden solltest!
Datenvisualisierung
Kurs
Erweitere dein Wissen über Google Tabellen, indem du dich näher mit Datentypen wie numerischen Daten, logischen Daten und fehlenden Daten beschäftigst.
Datenaufbereitung
Kurs
Mit der Python-Bibliothek „Great Expectations“ kannst du in Data-Science- und Data-Engineering-Workflows für hohe Datenqualität sorgen.
Data Engineering
Kurs
Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.
Angewandte Finanzen
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
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Entdecke den Power BI-Dienst, lerne die Benutzeroberfläche kennen, triff fundierte Entscheidungen und hol das Beste aus deinen Berichten raus.
Berichtswesen
Kurs
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Maschinelles Lernen
Kurs
Sind Menschen von deinen Produkten begeistert oder lässt dein Service zu wünschen übrig? Zeit für eine gründliche Stimmungsanalyse.
Maschinelles Lernen
Kurs
Du wirst Techniken des Nettoumsatzmanagements in Excel für ein Unternehmen aus dem Bereich der schnelllebigen Konsumgüter anwenden.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne, lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchzuführen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.
Probabilistik & Statistik
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.