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
Hier erfährst du, wie du GenAI-Modellen menschliche Werte vermittelst, und sammelst praktische Erfahrungen mit fortgeschrittenen LLMs.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Visualisiere Saisonalität, Trends und andere Muster in deinen Zeitreihendaten.
Datenvisualisierung
Kurs
Entwickle mit LlamaIndex KI-Agenten-Workflows, die planen, suchen, sich merken und zusammenarbeiten können.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Der Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mit RNNs Textstimmung klassifizieren, Sätze erstellen und Texte zwischen Sprachen übersetzen kannst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Baue KI-Teams, die zusammenarbeiten, Workflows automatisieren und Inhalte mit CrewAI generieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, fehlende Daten in Python zu erkennen, zu analysieren, zu entfernen und zu imputieren.
Datenbearbeitung
Kurs
Kombiniere Text, Bilder, Audio und Video mit den neuesten KI-Modellen von Hugging Face und erstelle neue Bilder und Videos!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Wir bereiten dich für dein nächstes Statistik-Interview vor und wiederholen bedingte Wahrscheinlichkeiten, A/B-Tests und mehr.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie du mit Amazon Bedrock auf grundlegende KI-Modelle zugreifen und mit KI arbeiten kannst – ohne dich um komplizierte Infrastruktur kümmern zu müssen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Finanzdaten mit verschiedenen Tools und Quellen in Python importierst und verwaltest.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne, wie du Python nutzt, um Kundenabwanderung zu analysieren und ein Modell zu erstellen, das sie vorhersagt.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Lerne die beiden wichtigsten Aufgaben der statistischen Inferenz: Parameterschätzung und Hypothesentests.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie du das Training von LLMs mithilfe von Accelerator und Trainer für verteilte Trainingsprozesse beschleunigst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier lernst du GARCH-Modelle kennen, implementierst sie und kalibrierst sie mit Finanzdaten von Aktien bis Devisen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Dieser Kurs vermittelt die wichtigsten Konzepte für langlebige Pipelines.
Maschinelles Lernen
Kurs
Wir vertiefen dein Wissen und bereiten dich mit Python-ML-Interviewfragen gezielt auf dein nächstes Bewerbungsgespräch vor.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs vermittelt effiziente Techniken in pandas, mit denen du deinen Python-Code optimieren kannst.
Softwareentwicklung
Kurs
Hier importierst, bereinigst und bearbeitest du IoT-Daten in Python und bereitest sie so für maschinelles Lernen vor.
Datenbearbeitung
Kurs
Lineare Modelle mit Python erkunden und Modelle bauen, um Datenmuster zu beschreiben, vorherzusagen und Erkenntnisse zu gewinnen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Hier berechnest du Kennzahlen, schätzt die finanzielle Lage ein, behandelst fehlende Werte und präsentierst deine Analyse.
Angewandte Finanzen
Kurs
Grundlagen für den Bau von Conversational Bots mit regelbasierten Systemen und Machine Learning lernen.
Maschinelles Lernen
Kurs
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier setzt du Machine Learning im Marketing ein – vom Customer Lifetime Value über Abwanderungsprognosen bis zur Segmentierung.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne RAG mit Weaviate kennen! Füge Text und Bilder zum Abrufen ein und probiere die Vektor-, BM25- und Hybridsuche aus.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Polars-Pipelines für produktionsreife Leistung optimieren, skalieren und testen lernen.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne, wie du mit Keras Deep-Learning-Modelle entwickelst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs ist für Leute, die R nutzen und sich schnell mit Python vertraut machen wollen!
Softwareentwicklung
Kurs
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs liefert dir einen praxisnahen Einstieg in das Segmentieren von Kundendaten in Python.
Datenbearbeitung
Kurs
Mach einen KI-Agenten für das Gesundheitswesen mit Haystack, einem Open-Source-Framework, das LLMs und externe Komponenten zusammenbringt.
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.