Kurse rund um Daten, KI und Cloud

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Lerne, wie man mit Stammdaten rumhantiert und analysiert, zum Beispiel mit CASE-Anweisungen, Unterabfragen und CTEs in Snowflake.

• BasicSchwierigkeitsgrad
• 4.8+
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In diesem Einstiegskurs erweiterst du deine Kenntnisse rund um Oracle SQL und lernst, Daten zu aggregieren, zu kombinieren und anzupassen.

• BasicSchwierigkeitsgrad
• 4.8+
• 223 Wiederholungen

Lerne, wie du Pivot-Tabellen erstellst und mit nur wenigen Klicks Tausende von Datenpunkten organisierst.

• MittelSchwierigkeitsgrad
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Polars mit Textmanipulation, rollenden Statistiken, DataFrame-Joins und fortgeschrittener Analyse vertiefen.

• BasicSchwierigkeitsgrad
• 4.8+
• 802 Wiederholungen

Entdecke in diesem interaktiven Kurs Alteryx für die Datentransformation und lerne Crosstab, Transpose und die Optimierung von Arbeitsabläufen kennen.

• ExperteSchwierigkeitsgrad
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Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.8+
• 540 Wiederholungen

Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.

• BasicSchwierigkeitsgrad
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Lerne SQL, indem du KI-Befehle schreibst, die Abfragen zum Sortieren, Gruppieren, Filtern und Kategorisieren von Daten machen.

• MittelSchwierigkeitsgrad
• 4.8+
• 286 Wiederholungen

Der Kurs vermittelt dir die Grundlagen relationaler Datenbanken und wie du mit ihnen arbeitest.

• BasicSchwierigkeitsgrad
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• 659 Wiederholungen

Organisiere Daten mit Unions, Joins, Parsing und Performance-Optimierung in Alteryx.

• MittelSchwierigkeitsgrad
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• 820 Wiederholungen

Du kannst DataFrames von einem breiten in ein langes Format umwandeln, Zeilen und Spalten stapeln und entstapeln sowie Multi-Index-DataFrames bearbeiten.

• MittelSchwierigkeitsgrad
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• 532 Wiederholungen

Entdecke die Fensterfunktionen von Snowflake, um knifflige Datenprobleme mit Rankings, Partitionen und fortlaufenden Berechnungen zu lösen.

• MittelSchwierigkeitsgrad
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• 90 Wiederholungen

Polars-Pipelines für produktionsreife Leistung optimieren, skalieren und testen lernen.

• BasicSchwierigkeitsgrad
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In dieser Power-BI-Fallstudie hilfst du einem Unternehmen mit Power Query, DAX und Dashboards die gefragtesten Datenjobs zu ermitteln!

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Dieser Kurs zeigt, wie du Geodaten in deinen Data-Science-Workflow integrierst.

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Mach fast jeden Datensatz in ein ordentliches Format um, damit du ihn leichter analysieren kannst.

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Grundlagen der Erkundung, Bearbeitung und Messung biomedizinischer Bilddaten lernen.

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• 516 Wiederholungen

Lerne leistungsstarke Kommandozeilen-Skills, um Daten herunterzuladen, zu verarbeiten und zu transformieren, inklusive Machine Learning-Pipeline.

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• 386 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.

• BasicSchwierigkeitsgrad
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Dynamische Sigma-Berechnungen erstellen, um Daten zu erkunden, Logik zu automatisieren und Trends mit praxisnahen Geschäftsbeispielen aufzudecken.

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• 147 Wiederholungen

Lerne, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten nutzen kannst.

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Zeitreihendaten in R meistern: Importieren, Zusammenfassen und Filtern mit zoo, lubridate und xts.

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Hier zeigen wir dir, wie du in Python Sprache aus rohen Audiodateien laden, umwandeln und transkribieren kannst.

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Lerne die kniffligen Details, mit denen Data Scientists 70–80 % ihrer Zeit verbringen: Data Wrangling und Feature Engineering.

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• 101 Wiederholungen

Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.

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• 62 Wiederholungen

In diesem Kurs geht es darum, Textdaten in R mit dem tidy-Framework zu analysieren.

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• 184 Wiederholungen

Lerne, fehlende Daten in Python zu erkennen, zu analysieren, zu entfernen und zu imputieren.

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• 33 Wiederholungen

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

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• 174 Wiederholungen

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

• MittelSchwierigkeitsgrad
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• 111 Wiederholungen

Hier importierst, bereinigst und bearbeitest du IoT-Daten in Python und bereitest sie so für maschinelles Lernen vor.