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
Lerne die Architektur hinter GPT-Modellen kennen und meistere die Erstellung fortgeschrittener Prompts, um das volle Potenzial von ChatGPT auszuschöpfen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Schalte fortgeschrittene KI-Anwendungen wie semantische Suche und Empfehlungsmaschinen mit dem Einbettungsmodell von OpenAI frei!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Datenvisualisierung
Kurs
Erlerne die Nutzung des Datenbanksystems SQL Server, um gängige Aufgaben bei der Datenbearbeitung effizient zu erledigen.
Softwareentwicklung
Kurs
Entdecke die grundlegenden Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) und erstelle eigene Klassen und Objekte!
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs nutzt du deine Fähigkeiten rund um Power BI, um Personal-Daten zu importieren, zu analysieren und zu visualisieren.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier erfährst du, wie du ML-Modelle in den Produktivbetrieb überführst, um einen echten Business Value zu schaffen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Schau dir die verschiedenen Möglichkeiten an, wie du deine Fähigkeiten beim Importieren von Power BI-Daten verbessern kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du effizienten und schnell ausführbaren Code schreibst, der Ressourcen geschickt zuweist und Mehraufwand vermeidet.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifizierung mit Scikit-Learn verwendest.
Maschinelles Lernen
Kurs
Tauche ein in die Welt von Alteryx Designer und lerne, wie du mit diesem Tool Daten laden, aufbereiten und aggregieren kannst.
Datenaufbereitung
Kurs
In diesem Kurs erfährst du, welche Schlüsselkomponenten nötig sind, um eine starke Datenkultur im Unternehmen zu etablieren.
Datenkompetenz
Kurs
Verbessere deine Excel-Kenntnisse mit fortgeschrittenen Referenz-, Such- und Datenbankfunktionen mithilfe praktischer Übungen.
Datenbearbeitung
Kurs
Erfahre alles über LLMs und die revolutionäre Transformatorarchitektur, auf der sie basieren!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Erstelle effektive, leistungsfähige und zuverlässige Datenpipelines mithilfe der ETL-Prinzipien (Extrahieren, Transformieren, Laden).
Data Engineering
Kurs
Lerne, wie du mit Claude über die Anthropic API echt coole Aufgaben lösen und KI-basierte Apps entwickeln kannst.
Sonstige
Kurs
Hier lernst du mithilfe von Trendanalyseverfahren wie Zeitreihen und Analysebäumen aussagekräftige Berichte zu erstellen.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs erklärt, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionentests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs vermittelt moderne Methoden zur Einbindung externer Daten in LLMs mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und LangChain.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Sag die Immobilienpreise und die Klickrate von Anzeigen voraus, indem du Regressionsanalysen in R machst, analysierst und interpretierst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs gewinnst du ein klares Verständnis für Datenschutzprinzipien und die Umsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsprozessen.
Datenkompetenz
Kurs
Hier bereinigst du Daten, löst Duplikate und Nullwerte auf und passt Formatierungen an, um einheitliche Datensätze zu erhalten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Mit der OpenAI Responses API und GPT-5 kannst du jetzt einfacher als je zuvor intelligente, interaktive und zuverlässige KI-Anwendungen entwickeln.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne Gemini und NotebookLM, um Aufgaben zu automatisieren, produktiver zu sein und im KI-Ökosystem von Google smarter zu arbeiten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne die AWS-Cloud-Technologie mit praktischen Übungen und Anwendungen im AWS-Ökosystem.
Cloud
Kurs
Dieser Kurs stellt Zufallsstichprobenverfahren vor und zeigt, wie du mit Python und Statistik aus begrenzten Daten Erkenntnisse gewinnst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne schnell die Grundlagen von Excel: Navigiere durch Tabellen, wende Formeln an, analysiere Daten und erstelle deine ersten Diagramme!
Datenbearbeitung
Kurs
Mach weiter mit deiner Datenvisualisierung und lerne praktische Techniken, um DAX-Kennzahlen und progressive Offenlegung in deine Berichte einzubauen.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du CSV-, XLS- und Textdateien in R mit Tools wie readxl und data.table einliest.
Datenaufbereitung
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du Data-Engineering-Workflows implementierst und planst.
Data Engineering
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.
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