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Quantitative Risk Management in Python
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 246 Wiederholungen
Lerne mit Python mehr über Risikomanagement, Value at Risk und andere Themen, die bei der Finanzkrise 2008 eine Rolle gespielt haben.
Angewandte Finanzen
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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Lerne mit Python mehr über Risikomanagement, Value at Risk und andere Themen, die bei der Finanzkrise 2008 eine Rolle gespielt haben.
Angewandte Finanzen
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Prepare for your next coding interviews in Python.
Softwareentwicklung
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Verbinde Java über JDBC mit PostgreSQL. Schreib sichere Abfragen, verwalte Transaktionen und arbeite effizient mit großen Datensätzen.
Softwareentwicklung
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This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Maschinelles Lernen
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Databricks mit Python meistern: Authentifizieren, Cluster verwalten, Jobs automatisieren und KI-Modelle per Code abfragen.
Künstliche Intelligenz
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Erstelle genauere und zuverlässigere RAG-Systeme mit Graph RAG und Hybrid RAG.
Künstliche Intelligenz
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Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.
Maschinelles Lernen
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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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Erlerne und nutze leistungsstarke Deep Reinforcement Learning-Algorithmen, einschließlich Verfeinerungs- und Optimierungstechniken.
Künstliche Intelligenz
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Mach deinen Code übersichtlicher, indem du mit den Systemen S3 und R6 objektorientiert programmierst.
Softwareentwicklung
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Erstelle praxisnahe Anwendungen mit Python – übe OOP und Software Engineering, um sauberen, wartbaren Code zu schreiben.
Softwareentwicklung
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Hier erfährst du, wie du GenAI-Modellen menschliche Werte vermittelst, und sammelst praktische Erfahrungen mit fortgeschrittenen LLMs.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs lernst du, wie du mit linearen Modellen Schlussfolgerungen ziehst.
Probabilistik & Statistik
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In diesem Kurs lernst du den Umgang mit kontinuierlichen Datenströmen mithilfe von serverlosen Technologien basierend auf AWS.
Cloud
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In diesem Kurs lernst du, wie man hierarchische Modelle mit Zufallseffekten anpasst.
Probabilistik & Statistik
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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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Wir vertiefen dein Wissen und bereiten dich mit Python-ML-Interviewfragen gezielt auf dein nächstes Bewerbungsgespräch vor.
Maschinelles Lernen
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Lerne die kniffligen Details, mit denen Data Scientists 70–80 % ihrer Zeit verbringen: Data Wrangling und Feature Engineering.
Datenbearbeitung
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In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.
Maschinelles Lernen
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Entwickle mit LlamaIndex KI-Agenten-Workflows, die planen, suchen, sich merken und zusammenarbeiten können.
Künstliche Intelligenz
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Lerne, wie du mit Keras und Python Bilder analysierst, indem du Faltungsneuronale Netze aufbaust, trainierst und bewertest.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs entwickelst du ein solides Verständnis für rekursive Abfragen und hierarchische Datenstrukturen.
Softwareentwicklung
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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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Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilistik & Statistik
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Dieser vierstündige Kurs über statistische Inferenz in Python vermittelt praxisnah, wie du datenbasierte Schlussfolgerungen ziehst.
Probabilistik & Statistik
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Dieser Kurs vermittelt die wichtigsten Konzepte für langlebige Pipelines.
Maschinelles Lernen
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Analysiere Zeitreihendiagramme, nutze bipartite Graphen und lerne, wie du schwierige Probleme in der Netzwerkanalyse löst.
Probabilistik & Statistik
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Hier lernst du, Geschäftsprozesse mit ereignisdiskreter Simulation zu optimieren und digitale Zwillinge mit Python und SimPy zu entwickeln.
Probabilistik & Statistik
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Im Fokus dieses Kurses stehen skalierbare Prognosepipelines in Python und wie du sie entwirfst, automatisierst und überwachst.
Maschinelles Lernen
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Lernen Sie Tools und Techniken kennen, um Ihre eigenen Big Data zu nutzen und positive Erlebnisse für Ihre Nutzer zu ermöglichen.
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.
Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.