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Kurse rund um Daten, KI und Cloud

Relevante Fähigkeiten entwickeln

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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  • Praktische Erfahrungen sammeln
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793 Kurse

Kurs

Einführung in die Anomalieerkennung in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 31 Wiederholungen

Statistische Tests zur Identifizierung von Ausreißern und den Einsatz ausgefeilter Anomalie-Scoring-Algorithmen lernen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Gemini for end-to-end SDLC

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 16 Wiederholungen

With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.

Cloud

1 Stunde 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Chat

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 31 Wiederholungen

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

Cloud

2 Stunden 30 min

Kurs

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 19 Wiederholungen

Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.

Cloud

1 Stunde 23 min

Kurs

Bayesianisches Modellieren mit RJAGS

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 55 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du mit RJAGS anspruchsvollere Bayessche Modelle umsetzt.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Paralleles Programmieren in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 82 Wiederholungen

In diesem Kurs tauchst du ein ins Parallel Computing in R und verbesserst unter anderem deine Datenanalysefähigkeiten.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Building Dashboards with flexdashboard

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 53 Wiederholungen

In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: HR-Analytics in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 83 Wiederholungen

In dieser Fallstudie schauen wir uns die Analyse von Personaldaten in Tableau an.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Reguläre Ausdrücke in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 38 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt dir anhand authentischer Datensätze, wie du Textdaten bearbeitest, analysierst und mehr.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Sentimentanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 100 Wiederholungen

Sentimentanalyse lernen: positive und negative Sprache, emotionale Absichten erkennen und überzeugende Visualisierungen erstellen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

US-Census-Daten in R analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 39 Wiederholungen

Lerne, wie du mit den Tidyverse-Tools schnell demografische Daten vom United States Census Bureau visualisieren und erkunden kannst.

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

Einführung in Natural Language Processing mit R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 41 Wiederholungen

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

4 Stunden

Kurs

Dimensionsreduktion in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 102 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt dir Techniken zur Dimensionsreduktion in R und macht dich mit der Merkmalsauswahl und -extraktion vertraut.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Statistik-Interviewfragen in R üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 25 Wiederholungen

In diesem Kurs tauchen wir in das Thema Statistik ein: von Verteilungen über Hypothesentests bis hin zu Regressionsmodellen und vielem mehr.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

R-Code mit Rcpp optimieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 14 Wiederholungen

Nutze C++, um die Leistung deines R-Codes richtig zu steigern.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Fraud Detection in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 39 Wiederholungen

Dieser Kurs gibt dir das nötige Fundament, um mit Analytics in R effektiv Betrug zu erkennen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Prognose der Produktnachfrage in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 31 Wiederholungen

Erkenne wichtige Nachfragetreiber, analysiere saisonale Effekte und prognostiziere die Nachfrage für eine Produkthierarchie anhand eines Praxisbeispiels.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 67 Wiederholungen

Im E-Commerce dreht sich alles um Umsatz und Kosten. In dieser Fallstudie schaust du dir die Daten eines Online-Shops für Tierbedarf an.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Hyperparameter-Tuning in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 67 Wiederholungen

Lerne, wie du die Hyperparameter deines Modells anpassen kannst, um die besten Vorhersageergebnisse zu bekommen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Skalierbare Datenverarbeitung in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 29 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

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 18 Wiederholungen

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

Cloud

3 Stunden 30 min

Kurs

Streamline App Development with Gemini Code Assist

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 16 Wiederholungen

This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.

Cloud

2 Stunden

Kurs

Work with Gemini Models in BigQuery

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 19 Wiederholungen

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

Cloud

1 Stunde

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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