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Konzepte großer Sprachmodelle (LLMs)
- BasicSchwierigkeitsgrad
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Entdecken Sie das volle Potenzial von LLMs mit unserem Kurs zu Anwendungen, Training, Ethik und Forschung.
Künstliche Intelligenz
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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Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs bekommst du einen Überblick über Maßzahlen für Zentrum und Streuung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests.
Probabilistik & Statistik
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Erfahren Sie, wie Sie generative KI verantwortungsvoll nutzen. Lernen Sie ihre Entwicklung und Auswirkungen kennen.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Statistikkurs lernst du, wie du Daten mit Python erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
Probabilistik & Statistik
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Verstehen, wie man Excel-Daten mit logischen Funktionen, verschachtelten Formeln, Nachschlagefunktionen und PivotTables aufbereitet.
Datenaufbereitung
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Mit tidyverse, einer leistungsstarken und beliebten Sammlung von Data Science Tools in R, kannst du deine eigenen Daten erforschen und visualisieren.
Softwareentwicklung
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Setze deine Reise zum R-Ninja fort, indem du etwas über bedingte Anweisungen, Schleifen und Vektorfunktionen lernst.
Softwareentwicklung
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In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus verschiedenen Tabellen mithilfe von pandas zusammenführst.
Datenbearbeitung
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Im Kurs lernst du, wie du neuronale Netze erstellst, Hyperparameter anpasst und Klassifikations- und Regressionsprobleme mit PyTorch löst.
Künstliche Intelligenz
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Datengestützte Unternehmen benötigen fortlaufend Erkenntnisse, die sie zum Handeln inspirieren und Veränderungen vorantreiben.
Datenkompetenz
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Lerne, wie du mit der explorativen Datenanalyse (EDA) in Python Daten untersuchen, visualisieren und in Erkenntnisse transformieren kannst.
Explorative Datenanalyse
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Entdecke Microsoft Copilot und 365 Copilot – für mehr Produktivität, effiziente Workflows und datengestützte Entscheidungen.
Künstliche Intelligenz
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Hier erhältst du eine Einführung in die Datenvisualisierung ganz ohne Programmierung.
Datenvisualisierung
Kurs
Tauche ein in das Ökosystem von Python, entdecke Module und Pakete und erfahre, wie du eigene Funktionen schreibst!
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs zeigt, wie Datenbanken aus Tabellen aufgebaut sind, welche Beziehungen zwischen ihnen bestehen und wie Daten gespeichert werden.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Lerne in diesem interaktiven Kurs zu Power BI, wie du Daten mit dem Power Query Editor für Analysen aufbereitest und transformierst.
Datenaufbereitung
Kurs
In diesem Kurs untersuchst du Daten des fiktiven Unternehmens Databel in Power BI und findest heraus, warum dessen Kunden abwandern.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenmodellierung in Power BI kennen.
Datenbearbeitung
Kurs
Snowflake ist eine der besten Datenlagerplattformen. Lerne, wie die SQL-Schnittstelle Snowsight genutzt wird, um auf Daten zuzugreifen und sie zu erkunden.
Data Warehouse
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In diesem Kurs lernst du, Datenbanken in SQL so zu erstellen, dass sich Daten effizienter verarbeiten, speichern und organisieren lassen.
Data Engineering
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Erstelle mit Seaborn in Python informative Visualisierungen, die deine Zielgruppe überzeugen.
Datenvisualisierung
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Hier erfährst du, wie du eine besonders effiziente Form der Datenspeicherung erstellst: relationale Datenbanken.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die Grundlagen professioneller Diagramme und erstelle aussagekräftige und ansprechende Datenvisualisierungen mit ggplot2.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, welche Rolle die generative künstliche Intelligenz (GenKI/GenAI) heute und zukünftig in der Geschäftswelt spielt.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs lernst du, mit Matplotlib Datenvisualisierungen zu erstellen, nach Bedarf anzupassen und mit Anderen zu teilen.
Datenvisualisierung
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Lerne, wie du mithilfe von vielseitig nutzbaren SQL-Fensterfunktionen Abfragen für Datenanalysen und Data Engineering erstellst.
Softwareentwicklung
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Erfahre mehr über die Databricks Lakehouse Plattform und wie sie Datenarchitekturen modernisieren und Datenmanagementprozesse verbessern kann.
Data Engineering
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Tauche tief in die Prinzipien und Best Practices des Prompt Engineering ein, um leistungsstarke Sprachmodelle wie ChatGPT zur Lösung realer Probleme zu nutzen.
Künstliche Intelligenz
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Lernen Sie, wie Sie verschiedene Visualisierungen in Excel erstellen und Best Practices für Dashboards anwenden.
Datenvisualisierung
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Unlock the power of ChatGPT with better prompts, accurate responses, and safe AI use. Improve efficiency and get the most from AI conversations!
Künstliche Intelligenz
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.