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Funktionen zur Datenmanipulation in SQL Server
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 381
Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.
Datenbearbeitung
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 die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
In dieser Power BI-Fallstudie analysierst du den Hypothekenhandel und verbesserst deine Skills rund um Datenmodellierung und Finanzanalyse.
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Kurs
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Berichtswesen
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Berichtswesen
Künstliche Intelligenz
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Hier berechnest du Kennzahlen, schätzt die finanzielle Lage ein, behandelst fehlende Werte und präsentierst deine Analyse.
Angewandte Finanzen
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Künstliche Intelligenz
Kurs
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Angewandte Finanzen
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Python, dem geopandas-Paket und folium maps Geodaten ansprechend visualisierst.
Datenvisualisierung
Kurs
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Datenbearbeitung
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Datenkompetenz
Kurs
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Künstliche Intelligenz
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Probabilistik & Statistik
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Lerne, Skripte zu schreiben, die Fehler erkennen und beheben und mehrere Vorgänge gleichzeitig steuern können.
Softwareentwicklung
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Datenkompetenz
Kurs
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Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs fokussiert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung – ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse.
Probabilistik & Statistik
Kurs
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Softwareentwicklung
Kurs
Lerne anhand einer Reihe von Fallstudien aus dem Bereich HR-Analytik, wie du Daten bearbeiten, visualisieren und statistische Tests durchführen kannst.
Explorative Datenanalyse
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This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Maschinelles Lernen
Kurs
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Datenvisualisierung
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Probabilistik & Statistik
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Diese Power-BI-Fallstudie zeigt ein reales Szenario zur Lageranalyse mit DAX und Visualisierungen.
Datenvisualisierung
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Hier nutzt du Alteryx Designer anhand einer Fallstudie, um Verkaufszahlen zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
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Kurs
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Künstliche Intelligenz
Kurs
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Maschinelles Lernen
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Softwareentwicklung
Kurs
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Softwareentwicklung
Kurs
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Datenvisualisierung
Kurs
Hier erfährst du, wie du ansprechende Visualisierungen erstellst und deine Ergebnisse effizient und effektiv vermittelst.
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.