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KI für Finance
- BasicSchwierigkeitsgrad
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KI im Finanzwesen einsetzen, Daten analysieren, Prompt effektiv nutzen und Workflows automatisieren für bessere Entscheidungen.
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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KI im Finanzwesen einsetzen, Daten analysieren, Prompt effektiv nutzen und Workflows automatisieren für bessere Entscheidungen.
Künstliche Intelligenz
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Nutze die OpenAI API, um deine KI-Anwendungen produktionsreif zu machen.
Künstliche Intelligenz
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Entdecke die grundlegenden Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) und erstelle eigene Klassen und Objekte!
Softwareentwicklung
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Du untersuchst in Excel einen Datensatz eines fiktiven Unternehmens namens Databel und musst herausfinden, warum die Kunden abwandern.
Berichtswesen
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Erstelle dank explorativer Datenanalyse (EDA) in Power BI aussagekräftige Berichte für wertvolle Erkenntnisse und neue Geschäftschancen.
Explorative Datenanalyse
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Dieser Data-Science-Kurs zeigt dir, wie du mit Python Daten effektiv analysieren und visualisieren kannst, auch ohne Programmierkenntnisse.
Softwareentwicklung
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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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Lerne empfohlene Vorgehensweisen für das Schreiben von Code für komplexe, aber dennoch klare und wiederverwendbare Funktionen.
Softwareentwicklung
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Erstelle effektive, leistungsfähige und zuverlässige Datenpipelines mithilfe der ETL-Prinzipien (Extrahieren, Transformieren, Laden).
Data Engineering
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Vertiefe deine Tidyverse-Kenntnisse und lerne, wie du Daten mit dplyr transformierst und bearbeitest.
Datenbearbeitung
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KI-/LLM-Anwendungen mit APIs, Datenbanken und Dateisystemen einfacher denn je mit dem Model Context Protocol (MCP) integrieren.
Künstliche Intelligenz
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Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Datenvisualisierung
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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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In diesem Kurs nutzt du deine Fähigkeiten rund um Power BI, um Personal-Daten zu importieren, zu analysieren und zu visualisieren.
Datenbearbeitung
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Lerne mehr über große Sprachmodelle (LLMs) und wie sie die Geschäftswelt verändern.
Künstliche Intelligenz
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Hier bereinigst du Daten, löst Duplikate und Nullwerte auf und passt Formatierungen an, um einheitliche Datensätze zu erhalten.
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
Kurs
Trust Claude Code with work you dont watch: steer long sessions, enforce rules with hooks, hand jobs off with routines and GitHub, and verify what comes back.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Verbessere deine Excel-Kenntnisse mit fortgeschrittenen Referenz-, Such- und Datenbankfunktionen mithilfe praktischer Übungen.
Datenbearbeitung
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Du lernst, was Data Governance ist, wozu es genutzt wird und wie du ein Data-Governance-Framework aufbaust.
Datenmanagement
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In diesem Kurs lernst du, wie du baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifizierung mit Scikit-Learn verwendest.
Maschinelles Lernen
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Hier lernst du, wie du mit Polars Daten effizient transformierst, bereinigst und analysierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du Data-Engineering-Workflows implementierst und planst.
Data Engineering
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In diesem Kurs entwickelst du mit FastAPI robuste, produktionsreife APIs und lernst, effiziente Daten- und ML-Pipelines zu erstellen.
Softwareentwicklung
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Lerne die grundlegenden Komponenten von LangChain-Agenten kennen und entwickle eigene Chat-Agenten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier lernst du, wie du Business, Daten und KI kombinierst und eine effektiv skalierbare KI-Strategie erfolgreich und zielführend umsetzt.
Künstliche Intelligenz
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Lerne die AWS-Cloud-Technologie mit praktischen Übungen und Anwendungen im AWS-Ökosystem.
Cloud
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Lerne Databricks SQL für Datenverarbeitung, Analysen und Echtzeit-Daten-Workflows in der Lakehouse-Architektur.
Data Engineering
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Vertiefe dein Wissen zu Python-Datentypen wie Listen, Dictionarys und Tupel, um sie für verschiedene Data-Science-Aufgaben zu nutzen.
Softwareentwicklung
Kurs
Entdecke, wie die Vektordatenbank von Pinecone die Entwicklung von KI-Anwendungen total auf den Kopf stellt!
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.