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
Erweitere dein Wissen über Google Tabellen, indem du dich näher mit Datentypen wie numerischen Daten, logischen Daten und fehlenden Daten beschäftigst.
Datenaufbereitung
Kurs
Hier erfährst du alles rund um Datenaufnahme, Pipelines, Datenflüsse, Verknüpfungen, semantische Modelle, Sicherheit und mehr.
Sonstige
Kurs
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
Data Engineering
Kurs
Finde heraus, wie Marketinganalysten Daten nutzen, um Kunden zu verstehen und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.
Business
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Lerne wichtige Datenstrukturen wie Listen und Datenrahmen kennen und wende dieses Wissen direkt auf Finanzbeispiele an.
Angewandte Finanzen
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Datenpipelines in Snowflake mit COPY INTO, Snowpipe, Streams, Tasks, dynamischen Tabellen und Tools zur Abfrageleistung laden, automatisieren und optimieren.
Data Engineering
Kurs
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Datenvisualisierung
Kurs
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Datenmanagement
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Lerne mit Python und NumPy die grundlegendsten Finanzkonzepte kennen.
Angewandte Finanzen
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Dieser Kurs gibt dir einen kompakten Einstieg in die Datenvisualisierung mit Google Sheets.
Datenvisualisierung
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Hier lernst du, wie du mit Polars Daten effizient transformierst, bereinigst und analysierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Entdecke den Power BI-Dienst, lerne die Benutzeroberfläche kennen, triff fundierte Entscheidungen und hol das Beste aus deinen Berichten raus.
Berichtswesen
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Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Konzepte von Zufallsvariablen, Verteilungen und Konditionierung kennen.
Probabilistik & Statistik
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Lerne wichtige Finanzmathematik mit praktischen Excel-Übungen und Beispielen aus dem echten Leben.
Angewandte Finanzen
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
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Tauch ein in die Welt der digitalen Transformation und mach dich bereit, in einer sich schnell verändernden digitalen Welt als Motor des Wandels zu agieren.
Datenkompetenz
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Master travel planning with WanderBot: craft prompts, build confidence, and streamline your next adventure.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs stellt die Google Cloud Platform (GCP) vor, inklusive Optionen zur Speicherung, Datenverarbeitung und Geschäftsmodernisierung.
Cloud
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Hör auf, immer wieder die gleichen Verknüpfungen und Berechnungen zu schreiben, und stürz dich mit Sigma-Datenmodellen in gut verwaltete, skalierbare Analysen.
Berichtswesen
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Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.
Datenaufbereitung
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.
Angewandte Finanzen
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Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Künstliche Intelligenz
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In dieser Power-BI-Fallstudie hilfst du einem Unternehmen mit Power Query, DAX und Dashboards die gefragtesten Datenjobs zu ermitteln!
Datenbearbeitung
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Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Datenbearbeitung
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Mach deine Entscheidungskompetenzen stärker, indem du datengestützte Rahmenbedingungen entwickelst und effiziente Lösungen umsetzt.
Datenkompetenz
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Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.
Angewandte Finanzen
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Hier entwickelst du ein solides Verständnis dafür, wie du Daten in Microsoft Fabric umwandeln und analysieren kannst.
Sonstige
Kurs
Du erfährst, worin sich Batching und Streaming unterscheiden und wie du Streaming-Systeme skalieren kannst. Inklusive Praxisbeispiele!
Data Engineering
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.