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Maschinelle Übersetzung mit Keras
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 46 Wiederholungen
In diesem Kurs lernst du, wie die Modelle funktionieren, die hinter Produkten wie Google Translate stecken.
Künstliche Intelligenz
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, wie die Modelle funktionieren, die hinter Produkten wie Google Translate stecken.
Künstliche Intelligenz
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Hier erstellst du aussagekräftige Datenvisualisierungen in Julia und lernst, wann und wie du Diagramme sinnvoll einsetzt.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Einstiegskurs lernst du, wie du mit ggplot2 und trelliscopejs Big Data in R visualisieren kannst.
Datenvisualisierung
Kurs
Die Fluktuation der Mitarbeiter vorhersagen und Strategien entwickeln, um Leute zu halten.
Maschinelles Lernen
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Lerne Mischungsmodelle kennen: ein praktischer und formaler statistischer Rahmen für probabilistisches Clustering und Klassifizierung.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Cloud
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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Kurs
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Softwareentwicklung
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Cloud
Kurs
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Cloud
Kurs
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Cloud
Kurs
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Data Engineering
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Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
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Kurs
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Cloud
Kurs
Hier lernst du, Klickraten von Anzeigen vorherzusagen und einfache ML-Modelle in Python zur Anzeigenoptimierung einzusetzen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Cloud
Kurs
Lerne, wie du mit den Paketen bigmemory und iotools skalierbaren Code für die Arbeit mit Big Data in R schreibst.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.
Datenvisualisierung
Kurs
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Cloud
Kurs
Dieser Kurs vermittelt Strategien zum Lösen von Wahrscheinlichkeitsfragen in R anhand verschiedener Denkaufgaben.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Cloud
Kurs
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Cloud
Kurs
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Cloud
Kurs
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
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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
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
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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
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
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Kurs
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
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Kurs
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
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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.