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Dieser Kurs befasst sich mit dem AI Act, speziell mit den Verpflichtungen, Risiken und Anforderungen dieses KI-Gesetzes der EU.
Künstliche Intelligenz
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Dieser umfassende Datenethik-Grundkurs widmet sich Prinzipien, KI-Ethik und praktischen Skills für die verantwortungsvolle Datennutzung.
Datenkompetenz
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Lerne SQL mit KI, indem du Eingabeaufforderungen schreibst, Abfragen erstellst und Daten analysierst, um echte Probleme zu lösen.
Datenbearbeitung
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Lerne die Leistungsfähigkeit von Databricks Lakehouse kennen und verbessere deine Fähigkeiten in den Bereichen Data Engineering und maschinelles Lernen.
Data Engineering
Kurs
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Künstliche Intelligenz
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Mache dir praktische Daten-Frameworks zunutze, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Business
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Dieser einsteigerfreundliche Kurs vermittelt dir die Rolle und die Realität von Explainable Artificial Intelligence (XAI).
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs vermittelt die wichtigsten Konzepte des Datenmanagements, von Lebenszyklusphasen bis hin zu Sicherheit und Governance.
Datenmanagement
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Wir zeigen dir, wie du mit dplyr Daten aus mehreren Tabellen zusammenführst, um so komplexere Fragen zu beantworten.
Datenbearbeitung
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Hier bereinigst und analysierst du Daten in Google Sheets. Du lernst, wie du Daten sortierst, filterst und mit SVERWEIS kombinierst.
Datenbearbeitung
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Du lernst die Grundlagen von DevOps und bekommst einen Überblick über die wichtigsten Konzepte, Tools und Techniken für mehr Produktivität.
Softwareentwicklung
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Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Künstliche Intelligenz
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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Cloud
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Probier mal aus, mit echten Beispielen Daten zu erzählen! Zeig komplexe Erkenntnisse auf coole Weise mit einem Datensatz von zertifizierten grünen Unternehmen.
Datenkompetenz
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Lerne alles über AWS-Sicherheit, Governance und Kostenoptimierung, um dich auf die Cloud Practitioner-Zertifizierung vorzubereiten.
Cloud
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Create interactive data visualizations in Python using Plotly.
Datenvisualisierung
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Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Data Engineering
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Lerne GPT-Tools sicher nutzen: wie sie funktionieren, gute Prompts schreiben und Ergebnisse prüfen.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs betrachtet Data Science aus dem geschäftsorientierten Blickwinkel und zeigt, wie du mithilfe von Daten dein Unternehmen stärkst.
Datenkompetenz
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Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
Künstliche Intelligenz
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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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Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Künstliche Intelligenz
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Lerne Datenmanagement in Databricks mit Delta Lake, einschließlich ACID-Transaktionen, Schema-Durchsetzung und Sicherheit.
Datenmanagement
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Mach deine R-Kenntnisse noch besser, indem du lernst, wie man effiziente, wiederverwendbare Funktionen schreibt.
Softwareentwicklung
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Mit KI Recruiting, People Ops und Policy-Engagement schneller und fairer gestalten.
Künstliche Intelligenz
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Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Data Engineering
Künstliche Intelligenz
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Lerne, wie man mit Stammdaten rumhantiert und analysiert, zum Beispiel mit CASE-Anweisungen, Unterabfragen und CTEs in Snowflake.
Datenbearbeitung
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This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Cloud
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Entdecke, wie KI deine Beratungsarbeit auf das nächste Level bringen kann! Forsche, analysiere und kommuniziere produktiver und effektiver.
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.