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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KI-/LLM-Anwendungen mit APIs, Datenbanken und Dateisystemen einfacher denn je mit dem Model Context Protocol (MCP) integrieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne mit Collibra, wie man KI richtig verwaltet. Entwickle, integriere und skalier verantwortungsvolle KI mit Tools, Frameworks und MLOps-Workflows.
Künstliche Intelligenz
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Lerne die wichtigsten PostgreSQL-Funktionen kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser konzeptionelle Einführungskurs hilft dir, die Grundlagen des Data Warehousing zu verstehen.
Data Engineering
Kurs
LLMOps praktisch anwenden. Dieser Kurs liefert wertvolle Einblicke rund um Lebenszyklus und Best Practices.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Schluss mit öden Tabellen! Lerne, wie du ansprechende Präsentationen erstellst und technische Daten in umsetzbare Erkenntnisse überführst.
Datenkompetenz
Kurs
Meistere die Datenmodellierung in Power BI.
Datenbearbeitung
Kurs
Vertiefe deine Kenntnisse zum Datenimport in Python und erlerne den Umgang mit Web- und API-Daten.
Datenaufbereitung
Kurs
Dieser Einführungskurs stellt dir Docker als wichtiges Tool für Datenprofis vor und erläutert Container, Images und mehr in Docker.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne mehr über Modularität, Dokumentation und automatisierte Tests, damit du Probleme im Bereich Data Science schneller und zuverlässiger lösen kannst.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die Vorteile von Data Analysis Expressions (DAX) in Power BI kennen und schreibe damit deine eigenen Funktionen.
Datenbearbeitung
Kurs
Du untersuchst in Excel einen Datensatz eines fiktiven Unternehmens namens Databel und musst herausfinden, warum die Kunden abwandern.
Berichtswesen
Kurs
Lerne die Leistungsfähigkeit von Microsoft Azure und Cloud Computing-Software kennen, um deine Fähigkeiten im Data Engineering zu verbessern.
Cloud
Kurs
Lerne GitHub Copilot zu nutzen, um Code mit Kontext, Anpassungen und cleveren Funktionen zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Erstelle dank explorativer Datenanalyse (EDA) in Power BI aussagekräftige Berichte für wertvolle Erkenntnisse und neue Geschäftschancen.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Vertiefe dein Wissen zu Python-Datentypen wie Listen, Dictionarys und Tupel, um sie für verschiedene Data-Science-Aufgaben zu nutzen.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne empfohlene Vorgehensweisen für das Schreiben von Code für komplexe, aber dennoch klare und wiederverwendbare Funktionen.
Softwareentwicklung
Kurs
Hier tauchen wir tief ein in Datenstrukturen: von Listen, Stacks, Queues, Hashtabellen und Graphen bis hin zu Such- und Sortieralgorithmen.
Softwareentwicklung
Kurs
Du bekommst einen Überblick über zahlreiche DAX-Berechnungen und lernst, wie du sie in Microsoft Power BI einsetzt.
Datenbearbeitung
Kurs
Entfessle die Power von ChatGPT mit besseren Prompt, präzisen Antworten und sicherer KI-Nutzung. Effizienz steigern und mehr aus KI-Gesprächen herausholen!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Kämpf nicht mit Excel – sprich mit Excel! Copilot in Excel: Daten bereinigen, Diagramme bauen, schneller Antworten finden.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Erfahre, wie du mit KI echten Mehrwert schaffst – von der Identifikation von Einsatzmöglichkeiten über POCs bis hin zur Umsetzung und Strategie.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Starte mit n8n und lerne, automatisierte Workflows mit Triggern, Logik, APIs und AI zu erstellen – ganz ohne Programmierkenntnisse!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Verbessere deine Data-Storytelling-Skills und lerne, Geschichten zu erzählen, die dein Publikum bewegen und Veränderung anstoßen.
Datenkompetenz
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du eine SQL-Tabelle analysierst und wertvolle Erkenntnisse für dein Unternehmen gewinnst.
Datenkompetenz
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du DBT für die Datenmodellierung, Transformationen, Tests und das Erstellen von Dokumentationen nutzt.
Data Engineering
Kurs
Du lernst anhand von Daten zum New Yorker Baumbestand, wie du mit NumPy Arrays erstellen, sortieren, filtern und aktualisieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Kurs transformierst du geschäftliche Ziele in wohlgeformte analytische Fragen und lernst, die richtigen Lösungswege auszuwählen.
Datenkompetenz
Kurs
Erstelle, analysiere und interpretiere Regressionsanalysen mit Statsmodels in Python, um Wohnungspreise und Ad-Klickraten vorauszusagen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Nutze das volle Potenzial von Google Tabellen – mithilfe grundlegender Kenntnisse zu Formeln, Operationen und Zellbezügen.
Datenaufbereitung
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.