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Kurse rund um Daten, KI und Cloud

Relevante Fähigkeiten entwickeln

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708 Kurse

Kurs

Einführung in die Datenvisualisierung mit Julia

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 28 Wiederholungen

Hier erstellst du aussagekräftige Datenvisualisierungen in Julia und lernst, wann und wie du Diagramme sinnvoll einsetzt.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation in Julia

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 39 Wiederholungen

Dieser Kurs fokussiert sich auf die wichtigsten Skills der Datenbearbeitung in Julia.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Mischungsmodelle in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 20 Wiederholungen

Lerne Mischungsmodelle kennen: ein praktischer und formaler statistischer Rahmen für probabilistisches Clustering und Klassifizierung.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Big Data mit Trelliscope in R visualisieren

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 39 Wiederholungen

In diesem Einstiegskurs lernst du, wie du mit ggplot2 und trelliscopejs Big Data in R visualisieren kannst.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 8 Wiederholungen

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

Cloud

8 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Gmail

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 10 Wiederholungen

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

Cloud

7 Stunden 15 min

Kurs

Snowflake Management, Governance & Collaboration

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 6 Wiederholungen

Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.

Datenmanagement

3 Stunden

Kurs

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 5 Wiederholungen

Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Skalierbare Datenverarbeitung in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 22 Wiederholungen

Lerne, wie du mit den Paketen bigmemory und iotools skalierbaren Code für die Arbeit mit Big Data in R schreibst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Wahrscheinlichkeitsrätsel in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 65 Wiederholungen

Dieser Kurs vermittelt Strategien zum Lösen von Wahrscheinlichkeitsfragen in R anhand verschiedener Denkaufgaben.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

CTR-Vorhersage mit Machine Learning in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 17 Wiederholungen

Hier lernst du, Klickraten von Anzeigen vorherzusagen und einfache ML-Modelle in Python zur Anzeigenoptimierung einzusetzen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Observability in Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 7 Wiederholungen

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Cloud

4 Stunden 30 min

Kurs

Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 31 Wiederholungen

Lerne, die Bezeichnungen von Knoten in Netzwerken mithilfe von Netzwerk-Lernen und durch das Extrahieren beschreibender Merkmale aus dem Netzwerk vorherzusagen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Google Drive

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 8 Wiederholungen

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Cloud

5 Stunden 30 min

Kurs

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 7 Wiederholungen

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

Cloud

5 Stunden 15 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Calendar

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 9 Wiederholungen

Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

Cloud

4 Stunden 45 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Chat

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 8 Wiederholungen

Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.

Cloud

2 Stunden 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Docs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 10 Wiederholungen

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

Cloud

4 Stunden 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Meet

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 6 Wiederholungen

Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

Cloud

5 Stunden 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 8 Wiederholungen

Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

Cloud

6 Stunden 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Slides

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 8 Wiederholungen

With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

Cloud

8 Stunden 30 min

Kurs

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 2 Wiederholungen

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

Cloud

3 Stunden 12 min

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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Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.