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
Beherrsche die Kernfunktionen von spaCy und trainiere Modelle für Natural Language Processing. Unstrukturierte Daten extrahieren und Muster erkennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, mit Keras Deep-Learning-Modelle zu entwickeln.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Techniken lernen, um nützliche Informationen aus Texten zu extrahieren und sie in ein für Machine Learning geeignetes Format zu verarbeiten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Mit den Visualisierungstools von Seaborn erstellt du in diesem Kurs ganz einfach ansprechende und informative Visualisierungen.
Datenvisualisierung
Kurs
Hier lernst du Methoden zur automatischen Hyperparameter-Optimierung in Python kennen, wie zum Beispiel Grid, Random und Informed Search.
Maschinelles Lernen
Kurs
Prepare for your next coding interviews in Python.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne mit Python und NumPy die grundlegendsten Finanzkonzepte kennen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne, wie du mit Python intelligente Agenten entwickelst, die denken, handeln und echte Aufgaben lösen können.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du mit SciPy und PuLP von Python arbeitest, um authentische Optimierungsprobleme zu lösen.
Softwareentwicklung
Kurs
Optimiere Lieferketten mit Python und PuLP.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Kombiniere Text, Bilder, Audio und Video mit den neuesten KI-Modellen von Hugging Face und erstelle neue Bilder und Videos!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du flexibel strukturierte Daten mit MongoDB bearbeiten und analysieren kannst.
Data Engineering
Kurs
Sind Menschen von deinen Produkten begeistert oder lässt dein Service zu wünschen übrig? Zeit für eine gründliche Stimmungsanalyse.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, was neuronale Netze sind und wie du mit TensorFlow Deep-Learning-Modelle erstellst.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!
Probabilistik & Statistik
Kurs
Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Mit der Python-Bibliothek „Great Expectations“ kannst du in Data-Science- und Data-Engineering-Workflows für hohe Datenqualität sorgen.
Data Engineering
Kurs
Erstelle genauere und zuverlässigere RAG-Systeme mit Graph RAG und Hybrid RAG.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Grundlagen der Erkundung, Bearbeitung und Messung biomedizinischer Bilddaten lernen.
Datenbearbeitung
Kurs
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, wie du mit Python deine eigenen Monte-Carlo-Simulationen entwirfst und durchführst!
Probabilistik & Statistik
Kurs
Hier erfährst du, wie du ansprechende Visualisierungen erstellst und deine Ergebnisse effizient und effektiv vermittelst.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Netzwerke mit der NetworkX-Bibliothek analysieren, visualisieren und verstehen kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs richtet sich an alle Data Scientists, die Kaggle-Competitions angehen und gewinnen wollen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, fehlende Daten in Python zu erkennen, zu analysieren, zu entfernen und zu imputieren.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier berechnest du Kennzahlen, schätzt die finanzielle Lage ein, behandelst fehlende Werte und präsentierst deine Analyse.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne die beiden wichtigsten Aufgaben der statistischen Inferenz: Parameterschätzung und Hypothesentests.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Interaktive, erkenntnisreiche Dashboards mit Dash und Plotly erstellen lernen.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs ist für Leute, die R nutzen und sich schnell mit Python vertraut machen wollen!
Softwareentwicklung
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.
Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.