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Develop Azure Event-based and Message-based Solutions
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.4+
- 205
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
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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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Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
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Lerne, wie du die Hyperparameter deines Modells anpassen kannst, um die besten Vorhersageergebnisse zu bekommen.
Maschinelles Lernen
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Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.
Softwareentwicklung
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Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du bedingte Formatierungen mit integrierten Optionen und eigenen Formeln nutzt.
Datenbearbeitung
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Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
Datenbearbeitung
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In diesem Kurs arbeitest du mit Renditereihen von Risikofaktoren, untersuchst empirische Eigenschaften und schätzt den Value-at-Risk.
Angewandte Finanzen
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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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Lerne, wie du mit dem igraph-Paket Netzwerkdaten analysieren und visualisieren kannst, und erstelle mit threejs interaktive Netzwerkdiagramme.
Probabilistik & Statistik
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Nutze die Pakete tidyr und purrr aus dem tidyverse, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu erkunden und zu bewerten.
Maschinelles Lernen
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In dieser praktischen Fallstudie lernst du, wie du eine sichere und effiziente App für Buchempfehlungen in Azure einrichtest.
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Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Softwareentwicklung
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Lerne RAG mit Weaviate kennen! Füge Text und Bilder zum Abrufen ein und probiere die Vektor-, BM25- und Hybridsuche aus.
Künstliche Intelligenz
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Lerne, wie du das Training von LLMs mithilfe von Accelerator und Trainer für verteilte Trainingsprozesse beschleunigst.
Künstliche Intelligenz
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In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
Berichtswesen
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Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Künstliche Intelligenz
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Schau dir verschiedene Programmierparadigmen an, wie imperativ und deklarativ, prozedural, funktional und objektorientiert.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mithilfe der Census-API demografische und sozioökonomische Daten nutzt.
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Finde heraus, wie du mit deinen Daten über Text-to-Query-KI-Agenten mit MongoDB und LangGraph kommunizieren kannst.
Künstliche Intelligenz
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Maschinelles Lernen
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
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GAMs modellieren Beziehungen in Daten als nichtlineare Funktionen, die sich super an verschiedene Arten von datenwissenschaftlichen Problemen anpassen lassen.
Probabilistik & Statistik
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Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
Probabilistik & Statistik
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In diesem Kurs schlüpfst du in eine CFO-Rolle, in der du den Vorstand zu wichtigen Kennzahlen berätst und Finanzprognosen erstellst.
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In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Datenbearbeitung
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
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Fehlende Daten diagnostizieren, visualisieren und mit verschiedenen Imputationstechniken behandeln – mit Tipps, um deine Ergebnisse zu verbessern.
Datenbearbeitung
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In diesem Kurs lernst du, wie du Data Science für verschiedene gängige Marketingaufgaben nutzen kannst.
Maschinelles Lernen
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Probabilistik & Statistik
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Dieser Kurs zeigt dir Techniken zur Dimensionsreduktion in R und macht dich mit der Merkmalsauswahl und -extraktion vertraut.
Maschinelles Lernen
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.