Kurs
Einführung in die Portfolioanalyse mit Python
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 408
Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.
Angewandte Finanzen
Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
oder
Kurs
Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.
Angewandte Finanzen
Kurs
Mit den Visualisierungstools von Seaborn erstellt du in diesem Kurs ganz einfach ansprechende und informative Visualisierungen.
Datenvisualisierung
Kurs
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs stellt die Google Cloud Platform (GCP) vor, inklusive Optionen zur Speicherung, Datenverarbeitung und Geschäftsmodernisierung.
Cloud
Kurs
Visualisiere Saisonalität, Trends und andere Muster in deinen Zeitreihendaten.
Datenvisualisierung
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
Kurs
Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Du erfährst, worin sich Batching und Streaming unterscheiden und wie du Streaming-Systeme skalieren kannst. Inklusive Praxisbeispiele!
Data Engineering
Kurs
Hier ermittelst du, welche Skills bei Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers besonders gefragt sind.
Datenvisualisierung
Kurs
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
Kurs
Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.
Angewandte Finanzen
Kurs
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Cloud
Kurs
Tauch ein in die Welt der digitalen Transformation und mach dich bereit, in einer sich schnell verändernden digitalen Welt als Motor des Wandels zu agieren.
Datenkompetenz
Kurs
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier entwickelst du ein solides Verständnis dafür, wie du Daten in Microsoft Fabric umwandeln und analysieren kannst.
Sonstige
Kurs
Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
Cloud
Kurs
Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hör auf, immer wieder die gleichen Verknüpfungen und Berechnungen zu schreiben, und stürz dich mit Sigma-Datenmodellen in gut verwaltete, skalierbare Analysen.
Berichtswesen
Kurs
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Datenbearbeitung
Kurs
Master travel planning with WanderBot: craft prompts, build confidence, and streamline your next adventure.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du besonders schnelle PostgreSQL-Abfragen aufbaust.
Softwareentwicklung
Kurs
Hier zeigen wir dir, wie du in Python Sprache aus rohen Audiodateien laden, umwandeln und transkribieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Erstell interaktive KI-Apps in Sigma mit Hilfe von Benutzereingaben, Aktionen und ausgefeilten Benutzeroberflächen, ganz ohne Programmieraufwand.
Berichtswesen
Kurs
Dieser Kurs macht dich vertraut mit den Herausforderungen bei der Überwachung von Machine-Learning-Modellen im Produktivbetrieb.
Maschinelles Lernen
Kurs
Hier erfährst du, wie du GenAI-Modellen menschliche Werte vermittelst, und sammelst praktische Erfahrungen mit fortgeschrittenen LLMs.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Künstliche Intelligenz
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.
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.