Kurs
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 5
- 7 Wiederholungen
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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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 best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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In dieser Fallstudie schauen wir uns die Analyse von Personaldaten in Tableau an.
Datenvisualisierung
Kurs
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Kurs
Hol dir einen Überblick über alle Fähigkeiten und Tools, die du brauchst, um bei der Verarbeitung natürlicher Sprache in R richtig gut zu werden.
Maschinelles Lernen
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In diesem Kurs lernst du, wie du maschinelles Lernen im Personalwesen anwendest.
Maschinelles Lernen
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Lerne, wie du mit den Paketen bigmemory und iotools skalierbaren Code für die Arbeit mit Big Data in R schreibst.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
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Kurs
Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.
Maschinelles Lernen
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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Übe deine Shiny-Kenntnisse, während du coole Shiny-Apps für echte Szenarien entwickelst!
Berichtswesen
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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Kurs
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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Kurs
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
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Kurs
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
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Kurs
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
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Kurs
Mach deine Analysen besser mit diesem praktischen Kurs, in dem du SQL mit DataLab-Arbeitsmappen lernst.
Berichtswesen
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
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Kurs
Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Einstiegskurs lernst du, wie du mit ggplot2 und trelliscopejs Big Data in R visualisieren kannst.
Datenvisualisierung
Kurs
Mit diesem Kurs vertiefst du deine Alteryx-Kenntnisse anhand von Fitnessdaten und entwickelst eigene Marketingstrategien und Produkte!
Datenaufbereitung
Kurs
Fehlende Daten diagnostizieren, visualisieren und mit verschiedenen Imputationstechniken behandeln – mit Tipps, um deine Ergebnisse zu verbessern.
Datenbearbeitung
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Hier nutzt du parallele Programmierung mit Dask in Python, skalierst Workflows und verarbeitest effizient große Datenmengen.
Softwareentwicklung
Kurs
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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Kurs
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
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Kurs
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
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Kurs
Sentimentanalyse lernen: positive und negative Sprache, emotionale Absichten erkennen und überzeugende Visualisierungen erstellen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, wie du mit den Tidyverse-Tools schnell demografische Daten vom United States Census Bureau visualisieren und erkunden kannst.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir Techniken zur Dimensionsreduktion in R und macht dich mit der Merkmalsauswahl und -extraktion vertraut.
Maschinelles Lernen
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.