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
Dieser Kurs vermittelt moderne Methoden zur Einbindung externer Daten in LLMs mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und LangChain.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Erstelle effektive, leistungsfähige und zuverlässige Datenpipelines mithilfe der ETL-Prinzipien (Extrahieren, Transformieren, Laden).
Data Engineering
Kurs
Erstelle dank explorativer Datenanalyse (EDA) in Power BI aussagekräftige Berichte für wertvolle Erkenntnisse und neue Geschäftschancen.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du eine SQL-Tabelle analysierst und wertvolle Erkenntnisse für dein Unternehmen gewinnst.
Datenkompetenz
Kurs
Lerne mehr über große Sprachmodelle (LLMs) und wie sie die Geschäftswelt verändern.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs nutzt du deine Fähigkeiten rund um Power BI, um Personal-Daten zu importieren, zu analysieren und zu visualisieren.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne grundlegende Deep-Learning-Architekturen wie CNNs, RNNs, LSTMs und GRUs für die Modellierung von Bild- und Sequenzdaten kennen.
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
Lerne in diesem interaktiven Kurs für Einsteiger, wie du zum Datenschützer wirst und Daten sicher aufbewahrst.
Datenmanagement
Kurs
Erlerne die Nutzung des Datenbanksystems SQL Server, um gängige Aufgaben bei der Datenbearbeitung effizient zu erledigen.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifizierung mit Scikit-Learn verwendest.
Maschinelles Lernen
Kurs
Hier lernst du, wie du Business, Daten und KI kombinierst und eine effektiv skalierbare KI-Strategie erfolgreich und zielführend umsetzt.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du lernst anhand von Daten zum New Yorker Baumbestand, wie du mit NumPy Arrays erstellen, sortieren, filtern und aktualisieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Mach dein Programmieren mit KI noch besser – lass deinen Programmierassistenten dabei helfen, Code effektiv zu schreiben, zu testen und zu dokumentieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du Data-Engineering-Workflows implementierst und planst.
Data Engineering
Kurs
Hier bereinigst du Daten, löst Duplikate und Nullwerte auf und passt Formatierungen an, um einheitliche Datensätze zu erhalten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne empfohlene Vorgehensweisen für das Schreiben von Code für komplexe, aber dennoch klare und wiederverwendbare Funktionen.
Softwareentwicklung
Kurs
Du lernst, was Data Governance ist, wozu es genutzt wird und wie du ein Data-Governance-Framework aufbaust.
Datenmanagement
Kurs
Verbessere deine Excel-Kenntnisse mit fortgeschrittenen Referenz-, Such- und Datenbankfunktionen mithilfe praktischer Übungen.
Datenbearbeitung
Kurs
Hier lernst du mithilfe von Trendanalyseverfahren wie Zeitreihen und Analysebäumen aussagekräftige Berichte zu erstellen.
Datenbearbeitung
Kurs
Erweitere deine Tableau-Fähigkeiten mit fortgeschrittenen Analysen und Visualisierungen.
Datenvisualisierung
Kurs
Nutze das volle Potenzial von Google Tabellen – mithilfe grundlegender Kenntnisse zu Formeln, Operationen und Zellbezügen.
Datenaufbereitung
Kurs
In diesem Kurs entwickelst du mit FastAPI robuste, produktionsreife APIs und lernst, effiziente Daten- und ML-Pipelines zu erstellen.
Softwareentwicklung
Kurs
Schau dir die verschiedenen Möglichkeiten an, wie du deine Fähigkeiten beim Importieren von Power BI-Daten verbessern kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs macht dich mit den Grundlagen und Unterschieden von VMs, Containern, Docker und Kubernetes vertraut.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Fortgeschrittenenkurs tauchst du tief ein in Projects, Administration und erweiterte Sicherheitsfunktionen von GitHub.
Softwareentwicklung
Kurs
Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).
Künstliche Intelligenz
Kurs
KI im Finanzwesen einsetzen, Daten analysieren, Prompt effektiv nutzen und Workflows automatisieren für bessere Entscheidungen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Mach weiter mit deiner Datenvisualisierung und lerne praktische Techniken, um DAX-Kennzahlen und progressive Offenlegung in deine Berichte einzubauen.
Datenvisualisierung
Kurs
Erstelle, analysiere und interpretiere Regressionsanalysen mit Statsmodels in Python, um Wohnungspreise und Ad-Klickraten vorauszusagen.
Probabilistik & Statistik
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.