Kurs
Einführung in GPTs
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 1.211 Wiederholungen
Lerne GPT-Tools sicher nutzen: wie sie funktionieren, gute Prompts schreiben und Ergebnisse prüfen.
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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Lerne GPT-Tools sicher nutzen: wie sie funktionieren, gute Prompts schreiben und Ergebnisse prüfen.
Künstliche Intelligenz
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Erweitere deine Tableau-Fähigkeiten mit fortgeschrittenen Analysen und Visualisierungen.
Datenvisualisierung
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Lerne grundlegende Deep-Learning-Architekturen wie CNNs, RNNs, LSTMs und GRUs für die Modellierung von Bild- und Sequenzdaten kennen.
Künstliche Intelligenz
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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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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 in diesem interaktiven Kurs für Einsteiger, wie du zum Datenschützer wirst und Daten sicher aufbewahrst.
Datenmanagement
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Lerne Databricks SQL für Datenverarbeitung, Analysen und Echtzeit-Daten-Workflows in der Lakehouse-Architektur.
Data Engineering
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Dieser Kurs zeigt dir, wie du Assets in Power BI verwaltest und die Power BI Service-Oberfläche sowie ihre wichtigsten Elemente nutzt.
Datenbearbeitung
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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 mehr über Finanzmodellierung mit Excel, einschließlich Cashflow, Szenarioanalyse, Zeitwert und Kapitalbudgetierung.
Angewandte Finanzen
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
Lerne die Textanalyse mit den wichtigsten NLP-Techniken, von der Vorverarbeitung bis hin zu fortgeschrittenen Transformer-Modellen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
KI im Finanzwesen einsetzen, Daten analysieren, Prompt effektiv nutzen und Workflows automatisieren für bessere Entscheidungen.
Künstliche Intelligenz
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Erstelle PowerPoint-Präsentationen mit Microsoft Copilot. Dokumente in Folien verwandeln, Visuals und Sprechernotizen erstellen.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Python-Kurs für die Finanzbranche lernst du den Umgang mit datetime-Objekten, if-Anweisungen, DataFrames und mehr.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne, wie du mit Methoden, Kontrollfluss und Schleifen saubereren und intelligenteren Java-Code schreibst.
Softwareentwicklung
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SQL-Abfragen mit KI lernen: Prompts schreiben, Abfragen generieren und Daten analysieren, um reale Probleme zu lösen.
Datenbearbeitung
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Hier erfährst du, wie du mit grafischen und numerischen Techniken die Struktur deiner Daten ermittelst.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Willst du mehr analysieren und weniger Diagramme formatieren? Erstelle mit Claude Cowork aus Rohdaten ein interaktives Marketing-Dashboard im Markenstil.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurzkurs lernst du die Welt des Data Engineering kennen und erfährst alles über Tools und Themen wie ETL und Cloud Computing.
Data Engineering
Kurs
In diesem Kurs entwickelst du mit FastAPI robuste, produktionsreife APIs und lernst, effiziente Daten- und ML-Pipelines zu erstellen.
Softwareentwicklung
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Entdecke die Schlüsselkomponenten einer modernen Datenarchitektur, von der Erfassung und Bereitstellung bis hin zur Steuerung und Orchestrierung.
Data Engineering
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Entdecke, wie die Vektordatenbank von Pinecone die Entwicklung von KI-Anwendungen total auf den Kopf stellt!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne die grundlegenden Komponenten von LangChain-Agenten kennen und entwickle eigene Chat-Agenten.
Künstliche Intelligenz
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Erforsche KI- und Datenmonetarisierungsstrategien, baue ethische Infrastrukturen auf und richte Produkte auf die Unternehmensziele aus.
Künstliche Intelligenz
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Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Power Automate praktisch: Cloudflows mit Microsoft 365-Connectors, dynamischen Inhalten, Ausdrücken, Genehmigungen und Copilot-KI-Hilfe erstellen.
Künstliche Intelligenz
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Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
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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Dashboards sind in einer datengesteuerten Welt einfach ein Muss. Dieser Kurs zeigt, wie du mit den Dashboards von Tableau deine Business-Performance optimierst.
Datenvisualisierung
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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