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Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn
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Erstelle mit Seaborn in Python informative Visualisierungen, die deine Zielgruppe überzeugen.
Datenvisualisierung
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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Erstelle mit Seaborn in Python informative Visualisierungen, die deine Zielgruppe überzeugen.
Datenvisualisierung
Kurs
Erweitere deine Data-Science-Fähigkeiten und lerne, wie Iteratoren funktionieren und wie neue Listen aus vorhandenen Listen erstellt werden.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne in diesem Kurs, wie du Daten aus diversen Quellen wie Excel, SQL, SAS oder direkt aus dem Internet in Python importierst.
Datenaufbereitung
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Dieser Data-Science-Kurs zeigt dir, wie du mit Python Daten effektiv analysieren und visualisieren kannst, auch ohne Programmierkenntnisse.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, mit Matplotlib Datenvisualisierungen zu erstellen, nach Bedarf anzupassen und mit Anderen zu teilen.
Datenvisualisierung
Kurs
Übe das Schreiben eigener Funktionen in Python und befasse dich mit wichtigen Aspekten wie Gültigkeitsbereichen und Fehlerbehandlung.
Softwareentwicklung
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Die Unix-Befehlszeile hilft, Programme zu kombinieren, Aufgaben zu automatisieren und Programme in Clustern und Clouds auszuführen.
Softwareentwicklung
Kurs
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Angewandte Finanzen
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Lerne mit Collibra, wie man KI richtig verwaltet. Entwickle, integriere und skalier verantwortungsvolle KI mit Tools, Frameworks und MLOps-Workflows.
Künstliche Intelligenz
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Vertiefe deine Tidyverse-Kenntnisse und lerne, wie du Daten mit dplyr transformierst und bearbeitest.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne die Grundlagen professioneller Diagramme und erstelle aussagekräftige und ansprechende Datenvisualisierungen mit ggplot2.
Datenvisualisierung
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Schluss mit öden Tabellen! Lerne, wie du ansprechende Präsentationen erstellst und technische Daten in umsetzbare Erkenntnisse überführst.
Datenkompetenz
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Verbessere deine Data-Storytelling-Skills und lerne, Geschichten zu erzählen, die dein Publikum bewegen und Veränderung anstoßen.
Datenkompetenz
Kurs
LLMOps praktisch anwenden. Dieser Kurs liefert wertvolle Einblicke rund um Lebenszyklus und Best Practices.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne mehr über Modularität, Dokumentation und automatisierte Tests, damit du Probleme im Bereich Data Science schneller und zuverlässiger lösen kannst.
Softwareentwicklung
Kurs
Vertiefe deine Kenntnisse zum Datenimport in Python und erlerne den Umgang mit Web- und API-Daten.
Datenaufbereitung
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Starte mit n8n und lerne, automatisierte Workflows mit Triggern, Logik, APIs und AI zu erstellen – ganz ohne Programmierkenntnisse!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du untersuchst in Excel einen Datensatz eines fiktiven Unternehmens namens Databel und musst herausfinden, warum die Kunden abwandern.
Berichtswesen
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Erfahre, wie du mit KI echten Mehrwert schaffst – von der Identifikation von Einsatzmöglichkeiten über POCs bis hin zur Umsetzung und Strategie.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs transformierst du geschäftliche Ziele in wohlgeformte analytische Fragen und lernst, die richtigen Lösungswege auszuwählen.
Datenkompetenz
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Tauche ein in die Welt von Alteryx Designer und lerne, wie du mit diesem Tool Daten laden, aufbereiten und aggregieren kannst.
Datenaufbereitung
Kurs
Lerne die Vorteile von Data Analysis Expressions (DAX) in Power BI kennen und schreibe damit deine eigenen Funktionen.
Datenbearbeitung
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In diesem Kurs erfährst du, welche Schlüsselkomponenten nötig sind, um eine starke Datenkultur im Unternehmen zu etablieren.
Datenkompetenz
Kurs
Lerne die Architektur hinter GPT-Modellen kennen und meistere die Erstellung fortgeschrittener Prompts, um das volle Potenzial von ChatGPT auszuschöpfen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Entfessle die Power von ChatGPT mit besseren Prompt, präzisen Antworten und sicherer KI-Nutzung. Effizienz steigern und mehr aus KI-Gesprächen herausholen!
Künstliche Intelligenz
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Lerne die Leistungsfähigkeit von Microsoft Azure und Cloud Computing-Software kennen, um deine Fähigkeiten im Data Engineering zu verbessern.
Cloud
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Erlerne die Nutzung des Datenbanksystems SQL Server, um gängige Aufgaben bei der Datenbearbeitung effizient zu erledigen.
Softwareentwicklung
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Erstelle dank explorativer Datenanalyse (EDA) in Power BI aussagekräftige Berichte für wertvolle Erkenntnisse und neue Geschäftschancen.
Explorative Datenanalyse
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Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du lernst anhand von Daten zum New Yorker Baumbestand, wie du mit NumPy Arrays erstellen, sortieren, filtern und aktualisieren kannst.
Datenbearbeitung
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.
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