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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 5
- 12 Wiederholungen
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
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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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This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
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Dieser Kurs vermittelt dir wichtige Grundlagen der Aktienbewertung.
Angewandte Finanzen
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Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
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Die Fluktuation der Mitarbeiter vorhersagen und Strategien entwickeln, um Leute zu halten.
Maschinelles Lernen
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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
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Lerne, Geschäftsprozesse in R zu analysieren und aus riesigen Ereignisdatenmengen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Berichtswesen
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
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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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Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilistik & Statistik
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This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
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Kurs
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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Mit purrr weiterlernen, um robusten, sauberen und leicht wartbaren iterativen Code zu erstellen.
Softwareentwicklung
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In diesem Kurs tauchst du ein ins Parallel Computing in R und verbesserst unter anderem deine Datenanalysefähigkeiten.
Softwareentwicklung
Kurs
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
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Lerne, wie du Kundendaten in R analysierst und modellierst.
Probabilistik & Statistik
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Dieser Kurs fokussiert sich auf die wichtigsten Skills der Datenbearbeitung in Julia.
Datenbearbeitung
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Hier erstellst du aussagekräftige Datenvisualisierungen in Julia und lernst, wann und wie du Diagramme sinnvoll einsetzt.
Datenvisualisierung
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Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
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Kurs
Dieser Kurs vermittelt Strategien zum Lösen von Wahrscheinlichkeitsfragen in R anhand verschiedener Denkaufgaben.
Probabilistik & Statistik
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Interaktive Datenvisualisierungen erstellen: Widgets mit Bokeh bauen und verbinden!
Datenvisualisierung
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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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Kurs
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
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Kurs
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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Kurs
Hier lernst du, Klickraten von Anzeigen vorherzusagen und einfache ML-Modelle in Python zur Anzeigenoptimierung einzusetzen.
Maschinelles Lernen
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Lerne Mischungsmodelle kennen: ein praktischer und formaler statistischer Rahmen für probabilistisches Clustering und Klassifizierung.
Probabilistik & Statistik
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Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.
Künstliche Intelligenz
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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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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
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
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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.