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Fallstudie: HR Analytik in Power BI
- BasicSchwierigkeitsgrad
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In diesem Kurs nutzt du deine Fähigkeiten rund um Power BI, um Personal-Daten zu importieren, zu analysieren und zu visualisieren.
Datenbearbeitung
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
In diesem Kurs nutzt du deine Fähigkeiten rund um Power BI, um Personal-Daten zu importieren, zu analysieren und zu visualisieren.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne in diesem interaktiven Kurs für Einsteiger, wie du zum Datenschützer wirst und Daten sicher aufbewahrst.
Datenmanagement
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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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Hier lernst du, wie du Business, Daten und KI kombinierst und eine effektiv skalierbare KI-Strategie erfolgreich und zielführend umsetzt.
Künstliche Intelligenz
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Du lernst anhand von Daten zum New Yorker Baumbestand, wie du mit NumPy Arrays erstellen, sortieren, filtern und aktualisieren kannst.
Datenbearbeitung
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Hier bereinigst du Daten, löst Duplikate und Nullwerte auf und passt Formatierungen an, um einheitliche Datensätze zu erhalten.
Künstliche Intelligenz
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Du lernst, was Data Governance ist, wozu es genutzt wird und wie du ein Data-Governance-Framework aufbaust.
Datenmanagement
Kurs
Schau dir die verschiedenen Möglichkeiten an, wie du deine Fähigkeiten beim Importieren von Power BI-Daten verbessern kannst.
Datenbearbeitung
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Erweitere deine Tableau-Fähigkeiten mit fortgeschrittenen Analysen und Visualisierungen.
Datenvisualisierung
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Nutze das volle Potenzial von Google Tabellen – mithilfe grundlegender Kenntnisse zu Formeln, Operationen und Zellbezügen.
Datenaufbereitung
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KI im Finanzwesen einsetzen, Daten analysieren, Prompt effektiv nutzen und Workflows automatisieren für bessere Entscheidungen.
Künstliche Intelligenz
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Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs erstellst du Dashboards und lernst die Komponenten der visuellen Analyse sowie verschiedene Dashboard-Arten kennen.
Datenvisualisierung
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Snowflakes dreischichtige Architektur meistern und das mentale Modell aufbauen, das du brauchst, um effektiv in Snowflake zu arbeiten.
Kurs
Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements sowie zentrale Konzepte, Dimensionen und Monitoring-Methoden.
Datenmanagement
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Cloud
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In diesem Kurs lernst du, wie du CSV-, XLS- und Textdateien in R mit Tools wie readxl und data.table einliest.
Datenaufbereitung
Kurs
Dashboards sind in einer datengesteuerten Welt einfach ein Muss. Dieser Kurs zeigt, wie du mit den Dashboards von Tableau deine Business-Performance optimierst.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne die Grundlagen der KI-Sicherheit, um Bedrohungen vorzubeugen, Risiken zu steuern und Sicherheit zu gewährleisten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du mit Methoden, Kontrollfluss und Schleifen saubereren und intelligenteren Java-Code schreibst.
Softwareentwicklung
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Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
Datenbearbeitung
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Leg los mit Sigma! Lerne, wie du einfache, interaktive Dashboards für Echtzeitanalysen erstellen und anpassen kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier erhältst du praxisrelevante Einblicke ins maschinelle Lernen und wie es in der Geschäftswelt eingesetzt wird.
Maschinelles Lernen
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Lerne, wie du Stammdaten in Alteryx Designer aufbereitest, bereinigst und analysierst, egal ob du ein neuer oder erfahrener Analyst bist.
Datenaufbereitung
Kurs
Lerne schnell die Grundlagen von Excel: Navigiere durch Tabellen, wende Formeln an, analysiere Daten und erstelle deine ersten Diagramme!
Datenbearbeitung
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Hier machst du dich mit den Tools der sieben Fabric-Umgebungen vertraut, um die wichtigsten Anwendungsfälle für Fabric zu verstehen.
Sonstige
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Dieser Kurs taucht tiefer in das Azure-Backbone ein und behandelt Themen wie Container, virtuelle Maschinen und vieles mehr.
Cloud
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Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
Datenkompetenz
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Erforsche KI- und Datenmonetarisierungsstrategien, baue ethische Infrastrukturen auf und richte Produkte auf die Unternehmensziele aus.
Künstliche Intelligenz
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.