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Finanzmodellierung in Excel
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Lerne mehr über Finanzmodellierung mit Excel, einschließlich Cashflow, Szenarioanalyse, Zeitwert und Kapitalbudgetierung.
Angewandte Finanzen
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Angewandte Finanzen
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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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Hier erfährst du, wie du mit grafischen und numerischen Techniken die Struktur deiner Daten ermittelst.
Explorative Datenanalyse
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In diesem Kurs lernst du, wie du Klassen erstellst und mittels Vererbung und Polymorphismus deinen Code wiederverwendest und optimierst.
Softwareentwicklung
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Tauch ein in die spannende Welt der Datenmodellierung mit Snowflake!
Data Engineering
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In diesem Fortgeschrittenenkurs tauchst du tief ein in Projects, Administration und erweiterte Sicherheitsfunktionen von GitHub.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du in PySpark mit Big Data arbeitest.
Data Engineering
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Hier lernst du, wie man in Python mit Datums- und Zeitangaben umgeht.
Softwareentwicklung
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Lerne GitHub Copilot zu nutzen, um Code mit Kontext, Anpassungen und cleveren Funktionen zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern.
Künstliche Intelligenz
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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 vermittelt die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements sowie zentrale Konzepte, Dimensionen und Monitoring-Methoden.
Datenmanagement
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Mach dein Programmieren mit KI noch besser – lass deinen Programmierassistenten dabei helfen, Code effektiv zu schreiben, zu testen und zu dokumentieren.
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Datenbearbeitung
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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
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Lerne die grundlegenden Komponenten von LangChain-Agenten kennen und entwickle eigene Chat-Agenten.
Künstliche Intelligenz
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Datenaufbereitung
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Hier bereinigst und analysierst du Daten in Google Sheets. Du lernst, wie du Daten sortierst, filterst und mit SVERWEIS kombinierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
Probabilistik & Statistik
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Hier erhältst du praxisrelevante Einblicke ins maschinelle Lernen und wie es in der Geschäftswelt eingesetzt wird.
Maschinelles Lernen
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In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Arbeit mit Zeitreihendaten.
Datenbearbeitung
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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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Erstell mit Cursor produktionsreifen Code. Lerne AI-Prompts, Refactoring, Testen und fortgeschrittene Workflows kennen.
Künstliche Intelligenz
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Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
Maschinelles Lernen
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Data Engineering
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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
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Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
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Lerne, wie du mit Methoden, Kontrollfluss und Schleifen saubereren und intelligenteren Java-Code schreibst.
Softwareentwicklung
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In diesem Kurs lernst du, PyTorch für Bilder anzuwenden und Deep-Learning-Modelle für Objekterkennung und Bildsegmentierung zu nutzen.
Künstliche Intelligenz
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Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
Softwareentwicklung
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Lerne SQL mit KI, indem du Eingabeaufforderungen schreibst, Abfragen erstellst und Daten analysierst, um echte Probleme zu lösen.
Datenbearbeitung
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.