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Mit künstliche Intelligenz Geld verdienen
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Erforsche KI- und Datenmonetarisierungsstrategien, baue ethische Infrastrukturen auf und richte Produkte auf die Unternehmensziele aus.
Künstliche Intelligenz
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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Erforsche KI- und Datenmonetarisierungsstrategien, baue ethische Infrastrukturen auf und richte Produkte auf die Unternehmensziele aus.
Künstliche Intelligenz
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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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Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
Künstliche Intelligenz
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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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Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Künstliche Intelligenz
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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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Mache dir praktische Daten-Frameworks zunutze, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Business
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Create interactive data visualizations in Python using Plotly.
Datenvisualisierung
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Lerne die Grundlagen der KI-Sicherheit, um Bedrohungen vorzubeugen, Risiken zu steuern und Sicherheit zu gewährleisten.
Künstliche Intelligenz
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Lerne GPT-Tools sicher nutzen: wie sie funktionieren, gute Prompts schreiben und Ergebnisse prüfen.
Künstliche Intelligenz
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Mach deine R-Kenntnisse noch besser, indem du lernst, wie man effiziente, wiederverwendbare Funktionen schreibt.
Softwareentwicklung
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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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In diesem Kurst erstellst du eine PostgreSQL-Datenbank und beleuchtest Struktur, Datentypen und Normalisierung von Datenbanken.
Datenaufbereitung
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In diesem Kurs machst du dich mit pandas im Marketing vertraut, indem du Daten zusammenführst, aufteilst, visualisierst und mehr!
Explorative Datenanalyse
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Lerne, wie du die KNIME Analytics Platform für den Datenzugriff, die Datenbereinigung und die Datenanalyse mit einem No-Code/Low-Code-Ansatz nutzen kannst.
Datenaufbereitung
Kurs
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
Kurs
Lerne, wie man mit Stammdaten rumhantiert und analysiert, zum Beispiel mit CASE-Anweisungen, Unterabfragen und CTEs in Snowflake.
Datenbearbeitung
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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
Kurs
In diesem Kurs untersuchst du Daten des fiktiven Unternehmens Databel in Tableau und ermittelst, warum dessen Kundschaft abwandert.
Datenvisualisierung
Kurs
Du erfährst, wie du mit Tabellen statistische Methoden nutzt, um Daten besser zu verarbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen.
Probabilistik & Statistik
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Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
Datenvisualisierung
Kurs
Meistere Management und Governance in Azure mit unserem umfassenden Kurs, der ideal für alle ist, die sich zur Cloud weiterbilden möchten.
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
Kurs
Dieser einsteigerfreundliche Kurs vermittelt dir die Rolle und die Realität von Explainable Artificial Intelligence (XAI).
Künstliche Intelligenz
Kurs
Werde zum Profi im Anpassen von ARIMA-Modellen (autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte) an Zeitreihendaten mit R.
Probabilistik & Statistik
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Finde heraus, wie Marketinganalysten Daten nutzen, um Kunden zu verstehen und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.
Business
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Lerne Datenmanagement in Databricks mit Delta Lake, einschließlich ACID-Transaktionen, Schema-Durchsetzung und Sicherheit.
Datenmanagement
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Lerne, Tableau mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden und die Daten für eine reibungslose Analyse vorzubereiten.
Datenaufbereitung
Kurs
Lerne wichtige Datenstrukturen wie Listen und Datenrahmen kennen und wende dieses Wissen direkt auf Finanzbeispiele an.
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.