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
Hier nutzt du Alteryx Designer anhand einer Fallstudie, um Verkaufszahlen zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
Datenaufbereitung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, logistische Regressionsmodelle zu nutzen und zu präsentieren, um Vorhersagen zu treffen.
Maschinelles Lernen
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
Lerne, Skripte zu schreiben, die Fehler erkennen und beheben und mehrere Vorgänge gleichzeitig steuern können.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.
Datenbearbeitung
Kurs
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Datenvisualisierung
Kurs
Analysiere die Marktdynamik und entwickle einen strategischen Einstiegsplan für einen EV-Hersteller mithilfe generativer KI.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Netzwerke mit der NetworkX-Bibliothek analysieren, visualisieren und verstehen kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs richtet sich an alle Data Scientists, die Kaggle-Competitions angehen und gewinnen wollen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier erfährst du, wie du GenAI-Modellen menschliche Werte vermittelst, und sammelst praktische Erfahrungen mit fortgeschrittenen LLMs.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten nutzen kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Datenvisualisierung
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
In diesem Kurs lernst du, wie du Finanzdaten mit verschiedenen Tools und Quellen in Python importierst und verwaltest.
Angewandte Finanzen
Kurs
Datenkompetenz ist heute das A und O. Dieser Kurs vermittelt dir relevante Skills und Best Practices für einen optimalen Umgang mit Daten.
Datenkompetenz
Kurs
Lerne, wie man Umfragen mit gängigen Designstrukturen gestaltet und dann die Ergebnisse visualisiert und analysiert.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne die Grundlagen von DataLab, einem KI-gestützten Daten-Notebook für die Analyse und Erforschung von Daten.
Berichtswesen
Kurs
In diesem Kurs arbeitest du mit einem individuellen GPT daran, dein Restaurant zu planen und zu eröffnen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Diese Power-BI-Fallstudie zeigt ein reales Szenario zur Lageranalyse mit DAX und Visualisierungen.
Datenvisualisierung
Kurs
In dieser Power BI-Fallstudie analysierst du den Hypothekenhandel und verbesserst deine Skills rund um Datenmodellierung und Finanzanalyse.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne, wie du deine Microsoft Fabric-Infrastruktur einrichtest und verwaltest.
Sonstige
Kurs
Wir tauchen ein in die Grundlagen der Geschäftsmodellierung, darunter Cashflows, Investitionen, Annuitäten, Kreditrückzahlungen und mehr.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne die Grundlagen zum Parsen, Bearbeiten und Berechnen von Datums- und Zeitangaben in R.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Wir bereiten dich für dein nächstes Statistik-Interview vor und wiederholen bedingte Wahrscheinlichkeiten, A/B-Tests und mehr.
Probabilistik & Statistik
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.