Kurs
Konzeptuelle Einführung in generative KI
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 10.707 Wiederholungen
Erfahren Sie, wie Sie generative KI verantwortungsvoll nutzen. Lernen Sie ihre Entwicklung und Auswirkungen kennen.
Künstliche Intelligenz
Kurse rund um Daten, KI und Cloud
Relevante Fähigkeiten entwickelnUnsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
- Im eigenen Tempo lernen
- Praktische Erfahrungen sammeln
- Kurze Kapitel durcharbeiten
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776 Kurse
Kurs
Generative KI für Unternehmen
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 10.169 Wiederholungen
In diesem Kurs lernst du, welche Rolle die generative künstliche Intelligenz (GenKI/GenAI) heute und zukünftig in der Geschäftswelt spielt.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Einführung in die Statistik
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 10.126 Wiederholungen
In diesem Kurs bekommst du einen Überblick über Maßzahlen für Zentrum und Streuung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Einführung in das Tidyverse
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 1.321 Wiederholungen
Mit tidyverse, einer leistungsstarken und beliebten Sammlung von Data Science Tools in R, kannst du deine eigenen Daten erforschen und visualisieren.
Softwareentwicklung
Kurs
Git für Fortgeschrittene
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 8.647 Wiederholungen
Entdecke mit Git Branches und Remote-Repos für die Versionskontrolle in gemeinsamen Software- und Datenprojekten!
Softwareentwicklung
Kurs
Konzepte großer Sprachmodelle (LLMs)
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 10.536 Wiederholungen
Entdecken Sie das volle Potenzial von LLMs mit unserem Kurs zu Anwendungen, Training, Ethik und Forschung.
Künstliche Intelligenz
Kurs
ChatGPT verstehen
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 20.488 Wiederholungen
Dieser Kurs erklärt, wie du ChatGPT effektiv nutzt, was beim Prompting zu beachten ist und welche Anwendungsfälle es in Unternehmen gibt.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Datenvisualisierung in Power BI
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 11.565 Wiederholungen
Power BI ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenvisualisierung und kann in Berichten und Dashboards verwendet werden.
Datenvisualisierung
Kurs
Datenaufbereitung in Excel
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 8.007 Wiederholungen
Verstehen, wie man Excel-Daten mit logischen Funktionen, verschachtelten Formeln, Nachschlagefunktionen und PivotTables aufbereitet.
Datenaufbereitung
Kurs
R für Fortgeschrittene
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 1.094 Wiederholungen
Setze deine Reise zum R-Ninja fort, indem du etwas über bedingte Anweisungen, Schleifen und Vektorfunktionen lernst.
Softwareentwicklung
Kurs
Einführung in GitHub-Konzepte
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 5.271 Wiederholungen
Der Kurs zeigt dir die verschiedenen Funktionen sowie die Benutzeroberfläche von GitHub und wie du Alltagsaufgaben im Team erledigst.
Softwareentwicklung
Kurs
Einführung in Tableau
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 6.007 Wiederholungen
Dieser Einführungskurs erleichtert dir die ersten Schritte mit Tableau und behandelt wichtige Grundlagen, z. B. Funktionen und Dashboards.
Datenvisualisierung
Kurs
Einführung in die Statistik in Python
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 9.219 Wiederholungen
In diesem Statistikkurs lernst du, wie du Daten mit Python erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Einführung in Snowflake SQL
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 6.951 Wiederholungen
Dieser Kurs führt dich von der grundlegenden Snowflake-Architektur bis hin zu fortgeschrittenen SnowSQL-Techniken.
Data Engineering
Kurs
Entwicklung mit Python für Fortgeschrittene
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 9.511 Wiederholungen
Tauche ein in das Ökosystem von Python, entdecke Module und Pakete und erfahre, wie du eigene Funktionen schreibst!
Softwareentwicklung
Kurs
Datenvisualisierung verstehen
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 13.437 Wiederholungen
Hier erhältst du eine Einführung in die Datenvisualisierung ganz ohne Programmierung.
Datenvisualisierung
Kurs
Claude Code 101
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 2.332 Wiederholungen
Learn how to use Claude Code effectively in your daily development workflows.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Arbeiten mit Microsoft Copilot
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 2.431 Wiederholungen
Microsoft Copilot anwenden lernen. prompt meistern, Microsoft 365-Apps nutzen und eigene Agents erstellen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Explorative Datenanalyse in Python
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 8.218 Wiederholungen
Lerne, wie du mit der explorativen Datenanalyse (EDA) in Python Daten untersuchen, visualisieren und in Erkenntnisse transformieren kannst.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Kommuniziere Daten-Insights
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 10.124 Wiederholungen
Datengestützte Unternehmen benötigen fortlaufend Erkenntnisse, die sie zum Handeln inspirieren und Veränderungen vorantreiben.
Datenkompetenz
Kurs
Einführung in relationale Datenbanken in SQL
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 8.158 Wiederholungen
Hier erfährst du, wie du eine besonders effiziente Form der Datenspeicherung erstellst: relationale Datenbanken.
Softwareentwicklung
Kurs
Verantwortungsvolle KI-Praktiken
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 5.806 Wiederholungen
Dieser umfassende Kurs vermittelt dir verantwortungsvolle KI-Praktiken anhand von Fallstudien aus der Praxis und interaktiven Inhalten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Explorative Datenanalyse in SQL
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 5.360 Wiederholungen
Dieser Kurs zeigt, wie Datenbanken aus Tabellen aufgebaut sind, welche Beziehungen zwischen ihnen bestehen und wie Daten gespeichert werden.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Daten zusammenführen mit pandas
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 10.071 Wiederholungen
In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus verschiedenen Tabellen mithilfe von pandas zusammenführst.
Datenbearbeitung
Kurs
Einführung in Databricks
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 4.184 Wiederholungen
Erfahre mehr über die Databricks Lakehouse Plattform und wie sie Datenarchitekturen modernisieren und Datenmanagementprozesse verbessern kann.
Data Engineering
Kurs
Prompt-Engineering mit der OpenAI-API
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 4.783 Wiederholungen
Lerne die Prinzipien und Best Practices des prompt Engineerings für OpenAI-GPT-Modelle über die OpenAI API kennen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 2.813 Wiederholungen
Lerne die Grundlagen professioneller Diagramme und erstelle aussagekräftige und ansprechende Datenvisualisierungen mit ggplot2.
Datenvisualisierung
Kurs
Datenaufbereitung in Power BI
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 9.299 Wiederholungen
Lerne in diesem interaktiven Kurs zu Power BI, wie du Daten mit dem Power Query Editor für Analysen aufbereitest und transformierst.
Datenaufbereitung
Kurs
Einstieg in Power Query in Excel
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 2.811 Wiederholungen
Entdecke Excel Power Query für fortgeschrittene Datenumwandlung und -bereinigung, um deine Entscheidungsfindung und Analyse zu verbessern.
Datenaufbereitung
Kurs
Datenvisualisierung in Excel
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 4.990 Wiederholungen
Lernen Sie, wie Sie verschiedene Visualisierungen in Excel erstellen und Best Practices für Dashboards anwenden.
Datenvisualisierung
FAQs
Was ist Data Science?
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.
Wie kann ich Data Science lernen?
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.
Welche Fähigkeiten sind für Data Science erforderlich?
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.
Wofür kann ich Data Science nutzen?
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.
Ist eine Karriere im Bereich Data Science sinnvoll?
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.
Ist es schwierig, Data Scientist zu werden?
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.
Erfordert Data Science Programmierkenntnisse?
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.
Wie lange dauert es, Data Scientist zu werden?
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.
Welche Themen kann ich im Bereich Data Science lernen?
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.
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