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Bayesianische Datenanalyse in Python
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 268 Wiederholungen
Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!
Probabilistik & Statistik
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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Probabilistik & Statistik
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Sonstige
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Dieser Kurs richtet sich an alle Data Scientists, die Kaggle-Competitions angehen und gewinnen wollen.
Maschinelles Lernen
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Maschinelles Lernen
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Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs arbeitest du mit einem individuellen GPT daran, dein Restaurant zu planen und zu eröffnen.
Künstliche Intelligenz
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Lerne die Grundlagen von DataLab, einem KI-gestützten Daten-Notebook für die Analyse und Erforschung von Daten.
Berichtswesen
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Baue KI-Teams, die zusammenarbeiten, Workflows automatisieren und Inhalte mit CrewAI generieren.
Künstliche Intelligenz
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Datenbearbeitung
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Datenvisualisierung
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Probabilistik & Statistik
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Angewandte Finanzen
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Angewandte Finanzen
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Softwareentwicklung
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Cloud
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Künstliche Intelligenz
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Softwareentwicklung
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Softwareentwicklung
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Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
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Softwareentwicklung
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Cloud
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Hier erfährst du, wie du ansprechende Visualisierungen erstellst und deine Ergebnisse effizient und effektiv vermittelst.
Datenvisualisierung
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Dieser Kurs fokussiert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung – ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse.
Probabilistik & Statistik
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Hier tauchst du tief ein in Entscheidungsmodelle, Analysemethoden, Risikomanagement und Optimierungstechniken
Datenkompetenz
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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
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in Clustering und Dimensionsreduktion in R aus Machine-Learning-Perspektive.
Maschinelles Lernen
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Lerne, wie du flexibel strukturierte Daten mit MongoDB bearbeiten und analysieren kannst.
Data Engineering
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Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Berichtswesen
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.