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Einführung in Docker
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 2.628 Wiederholungen
Dieser Einführungskurs stellt dir Docker als wichtiges Tool für Datenprofis vor und erläutert Container, Images und mehr in Docker.
Softwareentwicklung
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
Dieser Einführungskurs stellt dir Docker als wichtiges Tool für Datenprofis vor und erläutert Container, Images und mehr in Docker.
Softwareentwicklung
Kurs
Schluss mit öden Tabellen! Lerne, wie du ansprechende Präsentationen erstellst und technische Daten in umsetzbare Erkenntnisse überführst.
Datenkompetenz
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Lerne Gemini und NotebookLM, um Aufgaben zu automatisieren, produktiver zu sein und im KI-Ökosystem von Google smarter zu arbeiten.
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
Tauche ein in die Welt von Alteryx Designer und lerne, wie du mit diesem Tool Daten laden, aufbereiten und aggregieren kannst.
Datenaufbereitung
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In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
Probabilistik & Statistik
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Dieser umfassende Kurs vermittelt dir verantwortungsvolle KI-Praktiken anhand von Fallstudien aus der Praxis und interaktiven Inhalten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs gewinnst du ein klares Verständnis für Datenschutzprinzipien und die Umsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsprozessen.
Datenkompetenz
Kurs
Lerne die Vorteile von Data Analysis Expressions (DAX) in Power BI kennen und schreibe damit deine eigenen Funktionen.
Datenbearbeitung
Kurs
Die Unix-Befehlszeile hilft, Programme zu kombinieren, Aufgaben zu automatisieren und Programme in Clustern und Clouds auszuführen.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne mehr über Modularität, Dokumentation und automatisierte Tests, damit du Probleme im Bereich Data Science schneller und zuverlässiger lösen kannst.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser konzeptionelle Einführungskurs hilft dir, die Grundlagen des Data Warehousing zu verstehen.
Data Engineering
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In diesem Kurs lernst du wichtige Richtlinien für Remote-Arbeit kennen und erwirbst so entscheidende Datenkompetenzen.
Datenkompetenz
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Nutze die OpenAI API, um deine KI-Anwendungen produktionsreif zu machen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du DBT für die Datenmodellierung, Transformationen, Tests und das Erstellen von Dokumentationen nutzt.
Data Engineering
Kurs
Sag die Immobilienpreise und die Klickrate von Anzeigen voraus, indem du Regressionsanalysen in R machst, analysierst und interpretierst.
Probabilistik & Statistik
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
Kurs
Meistere die Datenmodellierung in Power BI.
Datenbearbeitung
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LLMOps praktisch anwenden. Dieser Kurs liefert wertvolle Einblicke rund um Lebenszyklus und Best Practices.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Vertiefe deine Tidyverse-Kenntnisse und lerne, wie du Daten mit dplyr transformierst und bearbeitest.
Datenbearbeitung
Kurs
Entdecke die grundlegenden Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) und erstelle eigene Klassen und Objekte!
Softwareentwicklung
Kurs
Schalte fortgeschrittene KI-Anwendungen wie semantische Suche und Empfehlungsmaschinen mit dem Einbettungsmodell von OpenAI frei!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Data-Science-Kurs zeigt dir, wie du mit Python Daten effektiv analysieren und visualisieren kannst, auch ohne Programmierkenntnisse.
Softwareentwicklung
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
Hier erfährst du, wie du ML-Modelle in den Produktivbetrieb überführst, um einen echten Business Value zu schaffen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Erfahre alles über LLMs und die revolutionäre Transformatorarchitektur, auf der sie basieren!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du bekommst einen Überblick über zahlreiche DAX-Berechnungen und lernst, wie du sie in Microsoft Power BI einsetzt.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne GitHub Copilot zu nutzen, um Code mit Kontext, Anpassungen und cleveren Funktionen zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du effizienten und schnell ausführbaren Code schreibst, der Ressourcen geschickt zuweist und Mehraufwand vermeidet.
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.
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.