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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.
Datenvisualisierung
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Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.
Datenbearbeitung
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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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Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
Softwareentwicklung
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Azure Security
Cloud
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Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.
Datenaufbereitung
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Kombiniere Text, Bilder, Audio und Video mit den neuesten KI-Modellen von Hugging Face und erstelle neue Bilder und Videos!
Künstliche Intelligenz
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In dieser Power BI-Fallstudie analysierst du den Hypothekenhandel und verbesserst deine Skills rund um Datenmodellierung und Finanzanalyse.
Angewandte Finanzen
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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Softwareentwicklung
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Vertiefe dein Wissen über die Themen aus „Manipulating Time Series in R“ mit echten Fallstudien.
Probabilistik & Statistik
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Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
Cloud
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Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
Cloud
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Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Datenbearbeitung
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Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Cloud
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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
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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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Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
Data Engineering
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Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Softwareentwicklung
Kurs
Hier lernst du GARCH-Modelle kennen, implementierst sie und kalibrierst sie mit Finanzdaten von Aktien bis Devisen.
Angewandte Finanzen
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Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilistik & Statistik
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Cloud
Kurs
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Angewandte Finanzen
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Lerne anhand einer Reihe von Fallstudien aus dem Bereich HR-Analytik, wie du Daten bearbeiten, visualisieren und statistische Tests durchführen kannst.
Explorative Datenanalyse
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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
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In diesem Kurs entwickelst du ein solides Verständnis für rekursive Abfragen und hierarchische Datenstrukturen.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die beiden wichtigsten Aufgaben der statistischen Inferenz: Parameterschätzung und Hypothesentests.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Du lernst die Grundlagen von A/B-Tests in R und erfährst, wie du Experimente planst, Daten analysierst und Ergebnisse visualisierst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Mach deinen Code übersichtlicher, indem du mit den Systemen S3 und R6 objektorientiert programmierst.
Softwareentwicklung
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.