Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
oder
Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.Kurs
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs über unüberwachtes Lernen wendest du Techniken wie hierarchisches und k-Means-Clustering mit der SciPy-Bibliothek an.
Maschinelles Lernen
Kurs
Setze Versuchsanordnungen um und führe robuste statistische Analysen durch, um präzise und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen!
Probabilistik & Statistik
Kurs
Du lernst die Grundlagen von BigQuery kennen, führst Abfragen durch und optimierst Arbeitsabläufe für eine effiziente Datenanalyse.
Data Engineering
Kurs
Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Cloud
Kurs
Mach fast jeden Datensatz in ein ordentliches Format um, damit du ihn leichter analysieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
Data Engineering
Kurs
Hier entwickelst du neue Features, um die Leistung deiner Machine-Learning-Modelle zu verbessern.
Maschinelles Lernen
Kurs
Mit Bash-Skripten kannst du Analyse-Pipelines in der Cloud erstellen und mit Daten arbeiten, die über mehrere Dateien verteilt sind.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne T-SQL kennen, die spezielle SQL-Variante, die Microsoft SQL Server für Datenanalysen nutzt.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.
Softwareentwicklung
Kurs
Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Kurs macht dich mit zentralen Techniken vertraut, um aus Zeitreihendaten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs dreht sich alles um SQL-Berichte und Dashboards und wie du Daten optimal auswertest, bereinigst und validierst.
Berichtswesen
Kurs
Du lernst die Grundlagen der Modellvalidierung sowie Validierungstechniken und erstellst erste validierte und leistungsstarke Modelle.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs führt dich ein in die Welt des maschinellen Lernens und zeigt, wie du End-to-End-Modelle entwirfst, trainierst und einsetzt.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, wie du KI-Anwendungen mit den integrierten LLM-Funktionen von Snowflake Cortex für Textanalyse, -generierung und mehrstufige Workflows entwickelst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Datenbearbeitung
Kurs
Meistere Java-Objekte, das Collections Framework und Exception-Handling – mit Logging als solider Grundlage!
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne, wie du flexibel strukturierte Daten mit MongoDB bearbeiten und analysieren kannst.
Data Engineering
Kurs
Hier lernst du Methoden zur automatischen Hyperparameter-Optimierung in Python kennen, wie zum Beispiel Grid, Random und Informed Search.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Der Kurs vermittelt dir die Grundlagen relationaler Datenbanken und wie du mit ihnen arbeitest.
Datenbearbeitung
Kurs
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Maschinelles Lernen
Kurs
Bei R Markdown handelt es sich um eine einfache Formatierungssprache zum Erstellen dynamischer Berichte aus R-Code.
Berichtswesen
Kurs
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.
Softwareentwicklung
Kurs
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Angewandte Finanzen
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.