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
Lerne GitHub Copilot zu nutzen, um Code mit Kontext, Anpassungen und cleveren Funktionen zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du effizienten und schnell ausführbaren Code schreibst, der Ressourcen geschickt zuweist und Mehraufwand vermeidet.
Softwareentwicklung
Kurs
Erstelle effektive, leistungsfähige und zuverlässige Datenpipelines mithilfe der ETL-Prinzipien (Extrahieren, Transformieren, Laden).
Data Engineering
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du eine SQL-Tabelle analysierst und wertvolle Erkenntnisse für dein Unternehmen gewinnst.
Datenkompetenz
Kurs
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne grundlegende Deep-Learning-Architekturen wie CNNs, RNNs, LSTMs und GRUs für die Modellierung von Bild- und Sequenzdaten kennen.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs lernst du, wie du baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifizierung mit Scikit-Learn verwendest.
Maschinelles Lernen
Kurs
Mach dein Programmieren mit KI noch besser – lass deinen Programmierassistenten dabei helfen, Code effektiv zu schreiben, zu testen und zu dokumentieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne empfohlene Vorgehensweisen für das Schreiben von Code für komplexe, aber dennoch klare und wiederverwendbare Funktionen.
Softwareentwicklung
Kurs
Verbessere deine Excel-Kenntnisse mit fortgeschrittenen Referenz-, Such- und Datenbankfunktionen mithilfe praktischer Übungen.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier lernst du mithilfe von Trendanalyseverfahren wie Zeitreihen und Analysebäumen aussagekräftige Berichte zu erstellen.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Kurs entwickelst du mit FastAPI robuste, produktionsreife APIs und lernst, effiziente Daten- und ML-Pipelines zu erstellen.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Fortgeschrittenenkurs tauchst du tief ein in Projects, Administration und erweiterte Sicherheitsfunktionen von GitHub.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Kurs macht dich mit den Grundlagen und Unterschieden von VMs, Containern, Docker und Kubernetes vertraut.
Softwareentwicklung
Kurs
Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).
Künstliche Intelligenz
Kurs
Mach weiter mit deiner Datenvisualisierung und lerne praktische Techniken, um DAX-Kennzahlen und progressive Offenlegung in deine Berichte einzubauen.
Datenvisualisierung
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du Assets in Power BI verwaltest und die Power BI Service-Oberfläche sowie ihre wichtigsten Elemente nutzt.
Datenbearbeitung
Kurs
Erstelle, analysiere und interpretiere Regressionsanalysen mit Statsmodels in Python, um Wohnungspreise und Ad-Klickraten vorauszusagen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs erklärt, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionentests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Entdecke, wie die Vektordatenbank von Pinecone die Entwicklung von KI-Anwendungen total auf den Kopf stellt!
Künstliche Intelligenz
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Lerne, wie du deine Daten für maschinelles Lernen bereinigen und vorbereiten kannst!
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne mehr über Finanzmodellierung mit Excel, einschließlich Cashflow, Szenarioanalyse, Zeitwert und Kapitalbudgetierung.
Angewandte Finanzen
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Lerne die grundlegenden Komponenten von LangChain-Agenten kennen und entwickle eigene Chat-Agenten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne Databricks SQL für Datenverarbeitung, Analysen und Echtzeit-Daten-Workflows in der Lakehouse-Architektur.
Data Engineering
Kurs
Dieser Kurs stellt Zufallsstichprobenverfahren vor und zeigt, wie du mit Python und Statistik aus begrenzten Daten Erkenntnisse gewinnst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Vertiefe dein Wissen zu Python-Datentypen wie Listen, Dictionarys und Tupel, um sie für verschiedene Data-Science-Aufgaben zu nutzen.
Softwareentwicklung
Kurs
Der Grundlagenkurs stellt Kubernetes vor und zeigt, wie du Container mit Manifesten und kubectl-Anweisungen bereitstellst und orchestrierst.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die Textanalyse mit den wichtigsten NLP-Techniken, von der Vorverarbeitung bis hin zu fortgeschrittenen Transformer-Modellen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Hier lernst du, wie man in Python mit Datums- und Zeitangaben umgeht.
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.