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
Verbinde Java über JDBC mit PostgreSQL. Schreib sichere Abfragen, verwalte Transaktionen und arbeite effizient mit großen Datensätzen.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.
Maschinelles Lernen
Kurs
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Künstliche Intelligenz
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Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilistik & Statistik
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Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Cloud
Kurs
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Softwareentwicklung
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Hier tauchst du tief ein in Entscheidungsmodelle, Analysemethoden, Risikomanagement und Optimierungstechniken
Datenkompetenz
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Lerne, wie du mit Amazon Bedrock auf grundlegende KI-Modelle zugreifen und mit KI arbeiten kannst – ohne dich um komplizierte Infrastruktur kümmern zu müssen.
Künstliche Intelligenz
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Lerne, AWS-Datenspeicher wie DynamoDB und S3 auszuwählen, zu erstellen und abzusichern – mit praktischen Konsolen-Übungen und realen Szenarien.
Cloud
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
Lerne die kniffligen Details, mit denen Data Scientists 70–80 % ihrer Zeit verbringen: Data Wrangling und Feature Engineering.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne, wie du das Training von LLMs mithilfe von Accelerator und Trainer für verteilte Trainingsprozesse beschleunigst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.
Datenaufbereitung
Kurs
Skalierbare ereignisgesteuerte Architekturen in Azure mit Messaging-Diensten und praxisnahen Integrationen entwerfen lernen.
Cloud
Kurs
Im E-Commerce sind Umsatzsteigerung und Kostensenkung entscheidend. Daten eines Online-Tierbedarf-Unternehmens mit Power BI analysieren.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne, was Bayessche Datenanalyse ist, wie sie funktioniert und warum sie ein nützliches Werkzeug für dein Data Science-Toolkit ist.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Softwareentwicklung
Kurs
Meisterst du die Stammdatenbereinigung in Java mit statistischen Methoden, Transformationen und Validierung für zuverlässige Apps.
Datenimport/-bereinigung
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Julia ist eine neue Programmiersprache, die als perfekte Sprache für wissenschaftliche Berechnungen, maschinelles Lernen und Data Mining entwickelt wurde.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die Grundlagen von DataLab, einem KI-gestützten Daten-Notebook für die Analyse und Erforschung von Daten.
Berichtswesen
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Lerne, wie du Airbnb-Daten mit SQL in Databricks analysierst, Dashboards erstellst und daraus nützliche Erkenntnisse gewinnst.
Datenimport/-bereinigung
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Diese Power-BI-Fallstudie zeigt ein reales Szenario zur Lageranalyse mit DAX und Visualisierungen.
Datenvisualisierung
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Diese Power BI-Fallstudie beleuchtet einen echten Business Case, bei dem du die Konzepte von ETL und Visualisierung anwendest.
Datenvisualisierung
Kurs
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Data Engineering
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Lerne, wie du Azure-Anwendungen mit Azure Monitor, Application Insights und Log Analytics überwachen, diagnostizieren und optimieren kannst.
Cloud
Kurs
Hier zeigen wir dir, wie du in Python Sprache aus rohen Audiodateien laden, umwandeln und transkribieren kannst.
Datenbearbeitung
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Wir vertiefen dein Wissen und bereiten dich mit Python-ML-Interviewfragen gezielt auf dein nächstes Bewerbungsgespräch vor.
Maschinelles Lernen
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Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die beiden wichtigsten Aufgaben der statistischen Inferenz: Parameterschätzung und Hypothesentests.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie man Umfragen mit gängigen Designstrukturen gestaltet und dann die Ergebnisse visualisiert und analysiert.
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.