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Kurs
Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Mach deine Entscheidungskompetenzen stärker, indem du datengestützte Rahmenbedingungen entwickelst und effiziente Lösungen umsetzt.
Datenkompetenz
Kurs
In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs lernst du die vier wichtigsten nosql-Datenbanken und gängigen Engines kennen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Data Engineering
Kurs
Entdecke den Power BI-Dienst, lerne die Benutzeroberfläche kennen, triff fundierte Entscheidungen und hol das Beste aus deinen Berichten raus.
Berichtswesen
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In diesem Kurs lernst du, wie man hierarchische Modelle mit Zufallseffekten anpasst.
Probabilistik & Statistik
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Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
Data Engineering
Kurs
Dieser Kurs fokussiert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung – ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse.
Probabilistik & Statistik
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Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte zu Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mehr.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Du wirst Techniken des Nettoumsatzmanagements in Excel für ein Unternehmen aus dem Bereich der schnelllebigen Konsumgüter anwenden.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne, wie du mit Python intelligente Agenten entwickelst, die denken, handeln und echte Aufgaben lösen können.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Maschinelles Lernen
Kurs
Verkaufe smarter mit KI! Mit KI Prospecting automatisieren, personalisierte E-Mails verfassen und CRM-Aufgaben optimieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.
Probabilistik & Statistik
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Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.
Probabilistik & Statistik
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In diesem Kurs lernst du, logistische Regressionsmodelle zu nutzen und zu präsentieren, um Vorhersagen zu treffen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne wichtige Finanzmathematik mit praktischen Excel-Übungen und Beispielen aus dem echten Leben.
Angewandte Finanzen
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In diesem Kurs lernst du, wie du Finanzdaten mit verschiedenen Tools und Quellen in Python importierst und verwaltest.
Angewandte Finanzen
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.
Angewandte Finanzen
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, was neuronale Netze sind und wie du mit TensorFlow Deep-Learning-Modelle erstellst.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs analysierst du Daten, erschließt Effizienzpotenziale und erstellst ein Dashboard anhand eines echten Gesundheitsdatensatzes.
Datenvisualisierung
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
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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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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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Lerne, verteiltes Datenmanagement und maschinelles Lernen in Spark mit dem PySpark-Paket zu implementieren.
Data Engineering
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In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.
Maschinelles Lernen
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Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.
Angewandte Finanzen
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Hier schauen wir uns an, wie wir beliebige Dateiformate parsen, ob Flatfiles, Statistiksoftware, Datenbanken oder Daten aus dem Internet.
Datenaufbereitung
Kurs
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Maschinelles Lernen
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.