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Production Machine Learning Systems
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 5
- 11 Wiederholungen
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
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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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Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
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Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
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Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
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Kurs
Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mithilfe der Census-API demografische und sozioökonomische Daten nutzt.
Explorative Datenanalyse
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du bedingte Formatierungen mit integrierten Optionen und eigenen Formeln nutzt.
Datenbearbeitung
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Lerne, Zeitreihen zu klassifizieren, zu bearbeiten und zu analysieren – ein Muss für angehende Analytics-Profis in diesem Kurs.
Datenvisualisierung
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Lerne, wie du Messmodelle erstellst und bewertest, um die Struktur einer Skala oder eines Fragebogens zu bestätigen.
Probabilistik & Statistik
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Lerne, wie du mit R Modelle entwickeln kannst, um Anleihen zu bewerten und zu analysieren und sie vor Zinsänderungen zu schützen.
Angewandte Finanzen
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GAMs modellieren Beziehungen in Daten als nichtlineare Funktionen, die sich super an verschiedene Arten von datenwissenschaftlichen Problemen anpassen lassen.
Probabilistik & Statistik
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The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
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Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
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Automatisiere die Datenbearbeitung mit KNIME, indem du Zusammenführungen, Aggregationen, Datenbank-Workflows und erweiterte Dateiverarbeitung beherrschst.
Datenbearbeitung
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
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In diesem Kurs lernst du, wie du auf Finanzdaten aus lokalen und öffentlichen Quellen zugreifen kannst.
Angewandte Finanzen
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Lerne, wie du das Bioconductor-Paket limma für die Analyse der differentiellen Genexpression benutzt.
Probabilistik & Statistik
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Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
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Finde heraus, wie du mit deinen Daten über Text-to-Query-KI-Agenten mit MongoDB und LangGraph kommunizieren kannst.
Künstliche Intelligenz
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This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
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In diesem Kurs machst du dich mit der Finanzanalyse in KNIME vertraut und verbesserst deine Skills rund um Datenaufbereitung und Workflow.
Angewandte Finanzen
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Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
Softwareentwicklung
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In diesem Kurs lernst du praktische Methoden kennen, um sensible Daten datenschutzkonform zu verarbeiten.
Maschinelles Lernen
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Hier erfährst du, wie du Umfragedaten mit Python analysierst und wann welches Statistik-Tool sinnvoll ist.
Probabilistik & Statistik
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Lerne die Bag-of-Words-Technik für Text Mining mit R.
Maschinelles Lernen
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Dieser Kurs geht auf die Grundlagen des Finanzhandels ein und zeigt, wie man mit Quantstrat signalbasierte Handelsstrategien entwickelt.
Angewandte Finanzen
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Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
Künstliche Intelligenz
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Erfahre, wie du mit KNIME überzeugende Datenvisualisierungen erstellst, einschließlich Diagrammen, Komponenten und Dashboards.
Datenvisualisierung
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Dieser Kurs hilft dir, mit plotly in R interaktive Datenvisualisierungen zu erstellen und deine Daten optimal zu präsentieren.
Datenvisualisierung
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Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
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Finde heraus, was es mit dem ganzen Hype um DeepSeek wirklich auf sich hat! Entwickle Anwendungen mit den Modellen R1 und V3 von DeepSeek.
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.
Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.