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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Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
Cloud
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Lerne, Sigma-Diagramme zu erstellen und anzupassen, um klare, überzeugende Datenstories zu erzählen – ganz ohne Programmierung.
Datenvisualisierung
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Learn to start developing deep learning models with Keras.
Künstliche Intelligenz
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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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Hier lernst du die Grundlagen von AWS Boto kennen und optimierst deinen Daten-Workflow anhand von Cloud-Technologien.
Cloud
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In diesem Kurs lernst du die vier wichtigsten nosql-Datenbanken und gängigen Engines kennen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Data Engineering
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Lerne, wie du KI-Anwendungen mit den integrierten LLM-Funktionen von Snowflake Cortex für Textanalyse, -generierung und mehrstufige Workflows entwickelst.
Künstliche Intelligenz
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Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!
Probabilistik & Statistik
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Lerne leistungsstarke Kommandozeilen-Skills, um Daten herunterzuladen, zu verarbeiten und zu transformieren, inklusive Machine Learning-Pipeline.
Datenbearbeitung
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Lerne, Aktienkursdaten mit linearen Modellen, Entscheidungsbäumen, Random Forests und neuronalen Netzen zu modellieren und vorherzusagen.
Maschinelles Lernen
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Dieser Kurs zeigt, wie du Geodaten in deinen Data-Science-Workflow integrierst.
Datenbearbeitung
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Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Du erfährst, worin sich Batching und Streaming unterscheiden und wie du Streaming-Systeme skalieren kannst. Inklusive Praxisbeispiele!
Data Engineering
Kurs
Lerne, wie du Daten in Azure mit Blob Storage, Cosmos DB, Warteschlangen und ereignisgesteuerten Diensten speichern, sichern, skalieren und verarbeiten kannst.
Cloud
Kurs
APIs mit Azure API Management durch praktisches Üben erstellen, absichern und verwalten lernen.
Cloud
Kurs
Lerne mit Python und NumPy die grundlegendsten Finanzkonzepte kennen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Entdecke die Fensterfunktionen von Snowflake, um knifflige Datenprobleme mit Rankings, Partitionen und fortlaufenden Berechnungen zu lösen.
Datenbearbeitung
Kurs
Mach dein Programmieren mit Windsurf noch besser – das ist die KI-basierte IDE, mit der du schneller entwickeln, debuggen und bereitstellen kannst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne anhand von Beispielen aus der Praxis, wie du Trigger in SQL Server entwirfst und einsetzt.
Softwareentwicklung
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Lerne, wie du mit Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und exponentiellen Glättungsmethoden, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.
Probabilistik & Statistik
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Verbinde Java über JDBC mit PostgreSQL. Schreib sichere Abfragen, verwalte Transaktionen und arbeite effizient mit großen Datensätzen.
Softwareentwicklung
Kurs
Interaktive, erkenntnisreiche Dashboards mit Dash und Plotly erstellen lernen.
Datenvisualisierung
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In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Buchhandlungsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Maschinelles Lernen
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Azure-Sicherheit
Cloud
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Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Softwareentwicklung
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Mit der Python-Bibliothek „Great Expectations“ kannst du in Data-Science- und Data-Engineering-Workflows für hohe Datenqualität sorgen.
Data Engineering
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Optimiere Lieferketten mit Python und PuLP.
Explorative Datenanalyse
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Kombiniere Text, Bilder, Audio und Video mit den neuesten KI-Modellen von Hugging Face und erstelle neue Bilder und Videos!
Künstliche Intelligenz
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Dynamische Sigma-Berechnungen erstellen, um Daten zu erkunden, Logik zu automatisieren und Trends mit praxisnahen Geschäftsbeispielen aufzudecken.
Datenbearbeitung
Kurs
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Cloud
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.
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