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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Kurs
Mit der Python-Bibliothek „Great Expectations“ kannst du in Data-Science- und Data-Engineering-Workflows für hohe Datenqualität sorgen.
Data Engineering
Kurs
Visualisiere Saisonalität, Trends und andere Muster in deinen Zeitreihendaten.
Datenvisualisierung
Kurs
Hier erfährst du, wie du ansprechende Visualisierungen erstellst und deine Ergebnisse effizient und effektiv vermittelst.
Datenvisualisierung
Kurs
Erstell interaktive KI-Apps in Sigma mit Hilfe von Benutzereingaben, Aktionen und ausgefeilten Benutzeroberflächen, ganz ohne Programmieraufwand.
Berichtswesen
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Hier ermittelst du, welche Skills bei Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers besonders gefragt sind.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.
Maschinelles Lernen
Kurs
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Python, dem geopandas-Paket und folium maps Geodaten ansprechend visualisierst.
Datenvisualisierung
Kurs
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne anhand von Beispielen aus der Praxis, wie du Trigger in SQL Server entwirfst und einsetzt.
Softwareentwicklung
Kurs
Optimiere Llama mit TorchTune für deine eigenen Aufgaben und lerne Techniken für effizientes Fine-Tuning, wie zum Beispiel Quantisierung.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du die Gewinn- und Verlustrechnung und die Bilanz in Power BI anwendest.
Angewandte Finanzen
Kurs
Hier untersuchst du latente Variablen wie Persönlichkeit mithilfe von explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalyse.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Datenbearbeitung
Kurs
Entdecke in diesem vierstündigen Kurs Anomalien in deiner Datenanalyse und erweitere dein Python-Statistik-Toolkit.
Probabilistik & Statistik
Kurs
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
Kurs
Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Buchhandlungsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Schmeiß die Vorurteile raus, um das Potenzial deiner Daten voll auszuschöpfen. So kannst du präzise Analysen und zuverlässige Modelle erstellen.
Datenmanagement
Kurs
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Cloud
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du mit linearen Modellen Schlussfolgerungen ziehst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, Skripte zu schreiben, die Fehler erkennen und beheben und mehrere Vorgänge gleichzeitig steuern können.
Softwareentwicklung
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In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.
Datenvisualisierung
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Hier nutzt du Alteryx Designer anhand einer Fallstudie, um Verkaufszahlen zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
Datenaufbereitung
Kurs
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
Kurs
Beherrsche strategisches Datenmanagement für Business Excellence.
Datenmanagement
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.