Kurs
Hypothesentests in Python
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 3.406 Wiederholungen
Dieser Kurs erklärt, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionentests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.
Probabilistik & Statistik
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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Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du Assets in Power BI verwaltest und die Power BI Service-Oberfläche sowie ihre wichtigsten Elemente nutzt.
Datenbearbeitung
Kurs
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du deine Daten für maschinelles Lernen bereinigen und vorbereiten kannst!
Maschinelles Lernen
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Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne mehr über Finanzmodellierung mit Excel, einschließlich Cashflow, Szenarioanalyse, Zeitwert und Kapitalbudgetierung.
Angewandte Finanzen
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Lerne die grundlegenden Komponenten von LangChain-Agenten kennen und entwickle eigene Chat-Agenten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs erstellst du Dashboards und lernst die Komponenten der visuellen Analyse sowie verschiedene Dashboard-Arten kennen.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne Databricks SQL für Datenverarbeitung, Analysen und Echtzeit-Daten-Workflows in der Lakehouse-Architektur.
Data Engineering
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Dieser Kurs stellt Zufallsstichprobenverfahren vor und zeigt, wie du mit Python und Statistik aus begrenzten Daten Erkenntnisse gewinnst.
Probabilistik & Statistik
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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
Der Grundlagenkurs stellt Kubernetes vor und zeigt, wie du Container mit Manifesten und kubectl-Anweisungen bereitstellst und orchestrierst.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die Textanalyse mit den wichtigsten NLP-Techniken, von der Vorverarbeitung bis hin zu fortgeschrittenen Transformer-Modellen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne die AWS-Cloud-Technologie mit praktischen Übungen und Anwendungen im AWS-Ökosystem.
Cloud
Kurs
Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements sowie zentrale Konzepte, Dimensionen und Monitoring-Methoden.
Datenmanagement
Kurs
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Hier lernst du, wie man in Python mit Datums- und Zeitangaben umgeht.
Softwareentwicklung
Kurs
Dashboards sind in einer datengesteuerten Welt einfach ein Muss. Dieser Kurs zeigt, wie du mit den Dashboards von Tableau deine Business-Performance optimierst.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem einstündigen Kurs erstellst du Schritt für Schritt einen Support-Assistenten mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du CSV-, XLS- und Textdateien in R mit Tools wie readxl und data.table einliest.
Datenaufbereitung
Kurs
Lerne, wie du mit der Python-Bibliothek Scrapy Informationen aus dem Internet abrufst und auswertest.
Datenaufbereitung
Kurs
Entdecke die Schlüsselkomponenten einer modernen Datenarchitektur, von der Erfassung und Bereitstellung bis hin zur Steuerung und Orchestrierung.
Data Engineering
Kurs
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Snowflakes dreischichtige Architektur meistern und das mentale Modell aufbauen, das du brauchst, um effektiv in Snowflake zu arbeiten.
Kurs
Lerne die Grundlagen neuronaler Netzwerke und wie du Deep-Learning-Modelle mit Keras 2.0 in Python erstellst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne die Grundlagen der KI-Sicherheit, um Bedrohungen vorzubeugen, Risiken zu steuern und Sicherheit zu gewährleisten.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du in PySpark mit Big Data arbeitest.
Data Engineering
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Entwickle leistungsstarke Multi-Agenten-Systeme, indem du neue agentenbasierte Designmuster im LangGraph-Framework einsetzt.
Künstliche Intelligenz
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Lerne, wie du mit Methoden, Kontrollfluss und Schleifen saubereren und intelligenteren Java-Code schreibst.
Softwareentwicklung
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What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
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.