Kurs
Einstieg ins Deep Learning mit Keras
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 139 Wiederholungen
Lerne, mit Keras Deep-Learning-Modelle zu entwickeln.
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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Lerne, mit Keras Deep-Learning-Modelle zu entwickeln.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Organisiere Daten mit Unions, Joins, Parsing und Performance-Optimierung in Alteryx.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs stellt die Google Cloud Platform (GCP) vor, inklusive Optionen zur Speicherung, Datenverarbeitung und Geschäftsmodernisierung.
Cloud
Kurs
Lerne mehr über MLOps-Architektur, CI/CD/CM/CT-Techniken und Automatisierungsmuster, um ML-Systeme einzusetzen, die langfristig einen Mehrwert bieten.
Maschinelles Lernen
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Erstelle zuverlässige Power-Automate-Cloudflows mit Triggern, Verzweigungen, Genehmigungen, Fehlerbehandlung und Übergabe in den Produktivbetrieb.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne leistungsstarke Kommandozeilen-Skills, um Daten herunterzuladen, zu verarbeiten und zu transformieren, inklusive Machine Learning-Pipeline.
Datenbearbeitung
Kurs
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Cloud
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
Baue KI-Teams, die zusammenarbeiten, Workflows automatisieren und Inhalte mit CrewAI generieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne verschiedene Arten der Datenmodellierung, auch für Vorhersagen, sowie lineare Regression und Modellbewertung mit Tidyverse.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie Container in Azure funktionieren, einschließlich Registries, ACI, AKS-Grundlagen, Skalierung, Überwachung und Fehlerbehebung.
Cloud
Kurs
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Cloud
Kurs
APIs mit Azure API Management durch praktisches Üben erstellen, absichern und verwalten lernen.
Cloud
Kurs
Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie du mit Python intelligente Agenten entwickelst, die denken, handeln und echte Aufgaben lösen können.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Beherrsche Snowflake Datentypen und Funktionen, um Text, Zahlen und Daten zu verarbeiten sowie eigene Funktionen und Pivot-Tabellen zu erstellen.
Datenbearbeitung
Kurs
Mach deine Entscheidungskompetenzen stärker, indem du datengestützte Rahmenbedingungen entwickelst und effiziente Lösungen umsetzt.
Datenkompetenz
Kurs
Optimiere Lieferketten mit Python und PuLP.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
Kurs
In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Buchhandlungsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Marketing-Workflows in n8n mit KI-Agenten erstellen. Kampagnenstrategie, Conversion-Optimierung und Lead-Generierung von Grund auf automatisieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Sind Menschen von deinen Produkten begeistert oder lässt dein Service zu wünschen übrig? Zeit für eine gründliche Stimmungsanalyse.
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
Beherrsche die Kernfunktionen von spaCy und trainiere Modelle für Natural Language Processing. Unstrukturierte Daten extrahieren und Muster erkennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
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
Hier erstellst du mit den Text- und Audiomodellen von OpenAI multimodale Systeme, wie etwa einen Kundensupport-Chatbot.
Künstliche Intelligenz
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
Mit den Visualisierungstools von Seaborn erstellt du in diesem Kurs ganz einfach ansprechende und informative Visualisierungen.
Datenvisualisierung
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.