Daten-, KI- und Cloud-Kurse

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 259

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

• GrundlagenSchwierigkeitsgrad
• 4.5+
• 259

Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.

• ExperteSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 257

Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.

• GrundlagenSchwierigkeitsgrad
• 4.5+
• 257

Finde heraus, was es mit dem ganzen Hype um DeepSeek wirklich auf sich hat! Entwickle Anwendungen mit den Modellen R1 und V3 von DeepSeek.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 254

In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.7+
• 253

Lerne mehr über GARCH-Modelle, wie man sie einsetzt und anhand von Finanzdaten von Aktien bis hin zu Devisen kalibriert.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.4+
• 253

Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.4+
• 253

Mach dich mit Transaktionen und Fehlerbehandlung in Umgebungen mit mehreren Benutzern vertraut, damit deine Daten immer stimmen.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.8+
• 250

Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.

• ExperteSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 250

Lerne, wie du mit RNNs die Stimmung in Texten klassifizieren, Sätze generieren und Texte zwischen Sprachen übersetzen kannst.

• GrundlagenSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 249

Verbessere deine Entscheidungsfindung mit Entscheidungsmodellen, Analysemethoden, Risikomanagement und Optimierungstechniken.

• GrundlagenSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 239

Lerne, wie Anleihen funktionieren, wie man sie bewertet und wie man einige ihrer Risiken mit den Paketen numpy und numpy-financial einschätzt.

• GrundlagenSchwierigkeitsgrad
• 4.5+
• 239

Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.

• GrundlagenSchwierigkeitsgrad
• 4.4+
• 236

Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.

• ExperteSchwierigkeitsgrad
• 4.4+
• 234

Fehlende Daten diagnostizieren, visualisieren und mit verschiedenen Imputationstechniken behandeln – mit Tipps, um deine Ergebnisse zu verbessern.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.8+
• 230

Lerne, wie du mit R Modelle entwickeln kannst, um Anleihen zu bewerten und zu analysieren und sie vor Zinsänderungen zu schützen.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 227

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.3+
• 226

Lerne, wie du mit Python Parallel Programming und Dask deine Arbeitsabläufe verbessern und Big Data effizient verarbeiten kannst.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 224

Lerne, wie du mit Amazon Bedrock auf grundlegende KI-Modelle zugreifen und mit KI arbeiten kannst – ohne dich um komplizierte Infrastruktur kümmern zu müssen.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 223

From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.5+
• 223

Learn how to manipulate, visualize, and perform statistical tests through a series of HR analytics case studies.

• GrundlagenSchwierigkeitsgrad
• 4.5+
• 222

Lerne, wie du mit eingebauten Optionen und durch das Erstellen eigener Formeln bedingte Formatierungen für deine Daten nutzen kannst.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 220

Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.

• ExperteSchwierigkeitsgrad
• 4.3+
• 219

Untersuche latente Variablen wie Persönlichkeit mithilfe von explorativen und konfirmatorischen Faktorenanalysen.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.5+
• 218

Lerne, wie du IoT-Daten in Python importierst, bereinigst und bearbeitest, damit sie für maschinelles Lernen bereit sind.

• ExperteSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 217

Lerne, wie du das Training von LLMs mithilfe von Accelerator und Trainer für verteilte Trainingsprozesse beschleunigst.

• GrundlagenSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 216

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.6+
• 216

This course is for R users who want to get up to speed with Python!

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.4+
• 214

Azure Security

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.3+
• 213

Learn to analyze and visualize network data with the igraph package and create interactive network plots with threejs.