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 die Grundlagen professioneller Diagramme und erstelle aussagekräftige und ansprechende Datenvisualisierungen mit ggplot2.
Datenvisualisierung
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Entdecke, wie die Vektordatenbank von Pinecone die Entwicklung von KI-Anwendungen total auf den Kopf stellt!
Künstliche Intelligenz
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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
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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 anhand von Daten zum New Yorker Baumbestand, wie du mit NumPy Arrays erstellen, sortieren, filtern und aktualisieren kannst.
Datenbearbeitung
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Lerne mehr über Finanzmodellierung mit Excel, einschließlich Cashflow, Szenarioanalyse, Zeitwert und Kapitalbudgetierung.
Angewandte Finanzen
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Schau dir die verschiedenen Möglichkeiten an, wie du deine Fähigkeiten beim Importieren von Power BI-Daten verbessern kannst.
Datenbearbeitung
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Hier lernst du mithilfe von Trendanalyseverfahren wie Zeitreihen und Analysebäumen aussagekräftige Berichte zu erstellen.
Datenbearbeitung
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Dieser Kurs erklärt, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionentests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.
Probabilistik & Statistik
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Dieser Kurs macht dich mit den Grundlagen und Unterschieden von VMs, Containern, Docker und Kubernetes vertraut.
Softwareentwicklung
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Erstelle, analysiere und interpretiere Regressionsanalysen mit Statsmodels in Python, um Wohnungspreise und Ad-Klickraten vorauszusagen.
Probabilistik & Statistik
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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, wie du mit Methoden, Kontrollfluss und Schleifen saubereren und intelligenteren Java-Code schreibst.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs stellt Zufallsstichprobenverfahren vor und zeigt, wie du mit Python und Statistik aus begrenzten Daten Erkenntnisse gewinnst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Mach weiter mit deiner Datenvisualisierung und lerne praktische Techniken, um DAX-Kennzahlen und progressive Offenlegung in deine Berichte einzubauen.
Datenvisualisierung
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Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements sowie zentrale Konzepte, Dimensionen und Monitoring-Methoden.
Datenmanagement
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Erweitere deine Tableau-Fähigkeiten mit fortgeschrittenen Analysen und Visualisierungen.
Datenvisualisierung
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Entwickle leistungsstarke Multi-Agenten-Systeme, indem du neue agentenbasierte Designmuster im LangGraph-Framework einsetzt.
Künstliche Intelligenz
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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 erstellst du Dashboards und lernst die Komponenten der visuellen Analyse sowie verschiedene Dashboard-Arten kennen.
Datenvisualisierung
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Lerne schnell die Grundlagen von Excel: Navigiere durch Tabellen, wende Formeln an, analysiere Daten und erstelle deine ersten Diagramme!
Datenbearbeitung
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Lerne, wie du deine Daten für maschinelles Lernen bereinigen und vorbereiten kannst!
Maschinelles Lernen
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Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Künstliche Intelligenz
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Hier lernst du, wie man in Python mit Datums- und Zeitangaben umgeht.
Softwareentwicklung
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Der Grundlagenkurs stellt Kubernetes vor und zeigt, wie du Container mit Manifesten und kubectl-Anweisungen bereitstellst und orchestrierst.
Softwareentwicklung
Kurs
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
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Hier machst du dich mit den Tools der sieben Fabric-Umgebungen vertraut, um die wichtigsten Anwendungsfälle für Fabric zu verstehen.
Sonstige
Kurs
Erstelle PowerPoint-Präsentationen mit Microsoft Copilot. Dokumente in Folien verwandeln, Visuals und Sprechernotizen erstellen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
SQL-Abfragen mit KI lernen: Prompts schreiben, Abfragen generieren und Daten analysieren, um reale Probleme zu lösen.
Datenbearbeitung
Kurs
Nutze das volle Potenzial von Google Tabellen – mithilfe grundlegender Kenntnisse zu Formeln, Operationen und Zellbezügen.
Datenaufbereitung
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.