Kurs
Datenschutz und Anonymisierung mit Python
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 52 Wiederholungen
In diesem Kurs lernst du praktische Methoden kennen, um sensible Daten datenschutzkonform zu verarbeiten.
Maschinelles Lernen
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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In diesem Kurs lernst du praktische Methoden kennen, um sensible Daten datenschutzkonform zu verarbeiten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Cloud
Kurs
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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Lerne, wie du mit dem igraph-Paket Netzwerkdaten analysieren und visualisieren kannst, und erstelle mit threejs interaktive Netzwerkdiagramme.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie du das Bioconductor-Paket limma für die Analyse der differentiellen Genexpression benutzt.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs machst du dich mit der Finanzanalyse in KNIME vertraut und verbesserst deine Skills rund um Datenaufbereitung und Workflow.
Angewandte Finanzen
Kurs
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Cloud
Kurs
Analysiere Zeitreihendiagramme, nutze bipartite Graphen und lerne, wie du schwierige Probleme in der Netzwerkanalyse löst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Erfahre, wie du mit KNIME überzeugende Datenvisualisierungen erstellst, einschließlich Diagrammen, Komponenten und Dashboards.
Datenvisualisierung
Kurs
Hier lernst du, wie du fortgeschrittene dplyr-Transformationen vornimmst und dplyr- und ggplot2-Code in Funktionen einbaust.
Datenbearbeitung
Kurs
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
Kurs
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
Cloud
Kurs
Dieser Kurs gibt dir das nötige Fundament, um mit Analytics in R effektiv Betrug zu erkennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
In dieser Fallstudie schauen wir uns die Analyse von Personaldaten in Tableau an.
Datenvisualisierung
Kurs
Vertiefe dein Wissen über die Themen aus „Manipulating Time Series in R“ mit echten Fallstudien.
Probabilistik & Statistik
Kurs
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Cloud
Kurs
Du lernst die Grundkonzepte des Feature Engineering und wie du sie mit dem R-Framework tidymodels praktisch anwendest.
Maschinelles Lernen
Kurs
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Cloud
Kurs
Hier lernst du, wie Anleihen funktionieren, wie du sie bewertest und ihre Risiken mit den Paketen numpy und numpy-financial einschätzt.
Angewandte Finanzen
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In diesem Kurs lernst du, wie du Data Science für verschiedene gängige Marketingaufgaben nutzen kannst.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du maschinelles Lernen im Personalwesen anwendest.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs geht auf die Grundlagen des Finanzhandels ein und zeigt, wie man mit Quantstrat signalbasierte Handelsstrategien entwickelt.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne in nur 4 Stunden, wie du mit Spark und dem sparklyr-Paket in R Big-Data-Analysen durchführst, und entdecke Spark MLIb.
Data Engineering
Kurs
Automatisiere die Datenbearbeitung mit KNIME, indem du Zusammenführungen, Aggregationen, Datenbank-Workflows und erweiterte Dateiverarbeitung beherrschst.
Datenbearbeitung
Kurs
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Cloud
Kurs
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
Cloud
Kurs
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Cloud
Kurs
Lerne, wie du Bayes-Schätzmethoden nutzt, um bessere Rückschlüsse auf lineare Regressionsmodelle zu ziehen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne die Bag-of-Words-Technik für Text Mining mit R.
Maschinelles Lernen
Kurs
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
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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.