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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KI-/LLM-Anwendungen mit APIs, Datenbanken und Dateisystemen einfacher denn je mit dem Model Context Protocol (MCP) integrieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du lernst anhand von Daten zum New Yorker Baumbestand, wie du mit NumPy Arrays erstellen, sortieren, filtern und aktualisieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifizierung mit Scikit-Learn verwendest.
Maschinelles Lernen
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Dieser Kurs erklärt, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionentests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.
Probabilistik & Statistik
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Lerne, wie du deine Daten für maschinelles Lernen bereinigen und vorbereiten kannst!
Maschinelles Lernen
Kurs
Erstelle, analysiere und interpretiere Regressionsanalysen mit Statsmodels in Python, um Wohnungspreise und Ad-Klickraten vorauszusagen.
Probabilistik & Statistik
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Entdecke, wie die Vektordatenbank von Pinecone die Entwicklung von KI-Anwendungen total auf den Kopf stellt!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne die grundlegenden Komponenten von LangChain-Agenten kennen und entwickle eigene Chat-Agenten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Vertiefe dein Wissen zu Python-Datentypen wie Listen, Dictionarys und Tupel, um sie für verschiedene Data-Science-Aufgaben zu nutzen.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Kurs stellt Zufallsstichprobenverfahren vor und zeigt, wie du mit Python und Statistik aus begrenzten Daten Erkenntnisse gewinnst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Hier lernst du, wie man in Python mit Datums- und Zeitangaben umgeht.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die Textanalyse mit den wichtigsten NLP-Techniken, von der Vorverarbeitung bis hin zu fortgeschrittenen Transformer-Modellen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Entwickle leistungsstarke Multi-Agenten-Systeme, indem du neue agentenbasierte Designmuster im LangGraph-Framework einsetzt.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem einstündigen Kurs erstellst du Schritt für Schritt einen Support-Assistenten mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne die Grundlagen neuronaler Netzwerke und wie du Deep-Learning-Modelle mit Keras 2.0 in Python erstellst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Polars Daten effizient transformierst, bereinigst und analysierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Werde zum Profi für Testmethoden und Checks in Python und lerne, fehlerfreien Code mit pytest und unittest zu erstellen.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurzkurs lernst du die Welt des Data Engineering kennen und erfährst alles über Tools und Themen wie ETL und Cloud Computing.
Data Engineering
Kurs
Lerne, wie du mit der Python-Bibliothek Scrapy Informationen aus dem Internet abrufst und auswertest.
Datenaufbereitung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du kategoriale Daten mit pandas und Seaborn effektiv bearbeiten und visualisieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus gängigen Formaten und Systemen abrufst, darunter CSV, Tabellen, JSON, SQL-Datenbanken und APIs.
Datenaufbereitung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Klassen erstellst und mittels Vererbung und Polymorphismus deinen Code wiederverwendest und optimierst.
Softwareentwicklung
Kurs
Grundlagen von Gradient Boosting lernen und mit XGBoost moderne Machine Learning-Modelle für Klassifikation und Regression bauen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, Bilder nach Belieben zu verarbeiten, zu transformieren und zu manipulieren.
Maschinelles Lernen
Kurs
Erwerben Sie wesentliche Fähigkeiten mit Scikit-learn, SHAP und LIME für transparente und vertrauenswürdige KI.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Beginne deine Reise im Bereich des Reinforcement Learning! Lerne, wie Agenten durch Interaktionen lernen können, Umgebungen zu lösen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Details linearer Klassifikatoren wie logistische Regression und SVM kennen.
Maschinelles Lernen
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Setze Versuchsanordnungen um und führe robuste statistische Analysen durch, um präzise und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen!
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Arbeit mit Zeitreihendaten.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Python-Kurs für die Finanzbranche lernst du den Umgang mit datetime-Objekten, if-Anweisungen, DataFrames und mehr.
Angewandte Finanzen
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.