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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Kurs
Im Kurs lernst du, wie du neuronale Netze erstellst, Hyperparameter anpasst und Klassifikations- und Regressionsprobleme mit PyTorch löst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Entdecke Excel Power Query für fortgeschrittene Datenumwandlung und -bereinigung, um deine Entscheidungsfindung und Analyse zu verbessern.
Datenaufbereitung
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Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenmodellierung in Power BI kennen.
Datenbearbeitung
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Lerne in diesem interaktiven Kurs zu Power BI, wie du Daten mit dem Power Query Editor für Analysen aufbereitest und transformierst.
Datenaufbereitung
Kurs
Lerne, wie du mithilfe von vielseitig nutzbaren SQL-Fensterfunktionen Abfragen für Datenanalysen und Data Engineering erstellst.
Softwareentwicklung
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Lernen Sie, wie Sie verschiedene Visualisierungen in Excel erstellen und Best Practices für Dashboards anwenden.
Datenvisualisierung
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In diesem Kurs lernst du Amazon Web Services (AWS) kennen, ein führendes Angebot für Cloud-Computing.
Cloud
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In diesem Kurs untersuchst du Daten des fiktiven Unternehmens Databel in Power BI und findest heraus, warum dessen Kunden abwandern.
Datenvisualisierung
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Tauche ein in die aufregende Welt der APIs und lerne die Grundlagen der Nutzung von und Arbeit mit Web-APIs mit Python kennen.
Softwareentwicklung
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Erstelle KI-gestützte Anwendungen mithilfe von LLMs, Prompts, Verkettungen und Agents in LangChain.
Künstliche Intelligenz
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Erwirb die nötigen Fähigkeiten, um fehlerhafte Daten zu bereinigen und Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.
Datenaufbereitung
Kurs
Mit PySpark meisterst du Big Data ganz einfach. Hier lernst du, wie du riesige Datensätze für Analysen bearbeitest, abfragst und optimierst.
Data Engineering
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Erstelle mit Seaborn in Python informative Visualisierungen, die deine Zielgruppe überzeugen.
Datenvisualisierung
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Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Softwareentwicklung
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
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In diesem Kurs lernst du, mit Matplotlib Datenvisualisierungen zu erstellen, nach Bedarf anzupassen und mit Anderen zu teilen.
Datenvisualisierung
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Lerne die wichtigsten PostgreSQL-Funktionen kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.
Datenbearbeitung
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In diesem Fortgeschrittenenkurs tauchst du tief ein in Projects, Administration und erweiterte Sicherheitsfunktionen von GitHub.
Softwareentwicklung
Kurs
Übe das Schreiben eigener Funktionen in Python und befasse dich mit wichtigen Aspekten wie Gültigkeitsbereichen und Fehlerbehandlung.
Softwareentwicklung
Kurs
Mach dein Programmieren mit KI noch besser – lass deinen Programmierassistenten dabei helfen, Code effektiv zu schreiben, zu testen und zu dokumentieren.
Künstliche Intelligenz
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Lerne, wie du mit Claude über die Anthropic API echt coole Aufgaben lösen und KI-basierte Apps entwickeln kannst.
Sonstige
Kurs
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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Verbessere deine Data-Storytelling-Skills und lerne, Geschichten zu erzählen, die dein Publikum bewegen und Veränderung anstoßen.
Datenkompetenz
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Nutze scikit-learn und scipy, um unbeschriftete Daten zu clustern, zu transformieren, zu visualisieren und in Erkenntnisse zu überführen.
Maschinelles Lernen
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Hier tauchen wir tief ein in Datenstrukturen: von Listen, Stacks, Queues, Hashtabellen und Graphen bis hin zu Such- und Sortieralgorithmen.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser konzeptionelle Einführungskurs hilft dir, die Grundlagen des Data Warehousing zu verstehen.
Data Engineering
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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