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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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76 Kurse

Kurs

Streaming-Konzepte

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 472

Du erfährst, worin sich Batching und Streaming unterscheiden und wie du Streaming-Systeme skalieren kannst. Inklusive Praxisbeispiele!

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Digitale Transformation verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 451

Tauch ein in die Welt der digitalen Transformation und mach dich bereit, in einer sich schnell verändernden digitalen Welt als Motor des Wandels zu agieren.

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Bias in Daten bewältigen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 442

Schmeiß die Vorurteile raus, um das Potenzial deiner Daten voll auszuschöpfen. So kannst du präzise Analysen und zuverlässige Modelle erstellen.

Datenmanagement

2 Stunden

Kurs

Überwachung von Machine-Learning-Konzepten

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 440

Dieser Kurs macht dich vertraut mit den Herausforderungen bei der Überwachung von Machine-Learning-Modellen im Produktivbetrieb.

Maschinelles Lernen

2 Stunden

Kurs

Grundlagen der Unternehmensfinanzierung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 436

Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.

Angewandte Finanzen

2 Stunden

Kurs

Vollautomatisiertes MLOps

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 385

Lerne mehr über MLOps-Architektur, CI/CD/CM/CT-Techniken und Automatisierungsmuster, um ML-Systeme einzusetzen, die langfristig einen Mehrwert bieten.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Datenstrategie

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 366

Beherrsche strategisches Datenmanagement für Business Excellence.

Datenmanagement

1 Stunde

Kurs

Entscheidungsmodellierung verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 360

Hier tauchst du tief ein in Entscheidungsmodelle, Analysemethoden, Risikomanagement und Optimierungstechniken

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Data Fluency

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 329

Datenkompetenz ist heute das A und O. Dieser Kurs vermittelt dir relevante Skills und Best Practices für einen optimalen Umgang mit Daten.

Datenkompetenz

2 Stunden

Kurs

MLOps für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 248

Du lernst die Grundlagen von MLOps kennen, einschließlich Tools und Methoden zur Automatisierung und Skalierung von ML-Anwendungen.

Maschinelles Lernen

3 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 245

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Probabilistik & Statistik

2 Stunden

Kurs

Einführung in die Unternehmensbewertung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 243

Lerne Unternehmensbewertung mit praktischen Anwendungen und Fallstudien unter Verwendung des Discounted-Cashflow-Modells (DCF).

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Concepts in Computer Science

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 238

Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Konzepte von Programmierparadigmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 165

Schau dir verschiedene Programmierparadigmen an, wie imperativ und deklarativ, prozedural, funktional und objektorientiert.

Softwareentwicklung

2 Stunden

Kurs

Advanced AI-Assisted Coding for Developers

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 106

Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

DSGVO in der Praxis: Compliance und Bußgelder

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 87

In diesem Kurs entwickelst du ein solides Verständnis der DSGVO anhand von echten Fällen zu Datenrechten, Verstößen und Compliance.

Datenmanagement

2 Stunden

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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Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.