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
In diesem Kurs analysierst du Daten, erschließt Effizienzpotenziale und erstellst ein Dashboard anhand eines echten Gesundheitsdatensatzes.
Datenvisualisierung
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Sind Menschen von deinen Produkten begeistert oder lässt dein Service zu wünschen übrig? Zeit für eine gründliche Stimmungsanalyse.
Maschinelles Lernen
Kurs
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Künstliche Intelligenz
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Lerne, verteiltes Datenmanagement und maschinelles Lernen in Spark mit dem PySpark-Paket zu implementieren.
Data Engineering
Kurs
Skalierbare ereignisgesteuerte Architekturen in Azure mit Messaging-Diensten und praxisnahen Integrationen entwerfen lernen.
Cloud
Kurs
Lerne, wie du Azure-Anwendungen mit Azure Monitor, Application Insights und Log Analytics überwachen, diagnostizieren und optimieren kannst.
Cloud
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du die Gewinn- und Verlustrechnung und die Bilanz in Power BI anwendest.
Angewandte Finanzen
Kurs
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Cloud
Kurs
Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Optimiere Llama mit TorchTune für deine eigenen Aufgaben und lerne Techniken für effizientes Fine-Tuning, wie zum Beispiel Quantisierung.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten nutzen kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Grundlagen der Erkundung, Bearbeitung und Messung biomedizinischer Bilddaten lernen.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne, lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchzuführen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.
Maschinelles Lernen
Kurs
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Data Engineering
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du mit SciPy und PuLP von Python arbeitest, um authentische Optimierungsprobleme zu lösen.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Kurs hilft dir, die unstrukturierten Rohdaten einer PostgreSQL-Datenbank zu bereinigen und konkrete Erkenntnisse abzuleiten.
Datenaufbereitung
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Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!
Probabilistik & Statistik
Kurs
Data Version Control für ML-Datenmanagement entdecken. Setup meistern, Pipelines automatisieren und Modelle nahtlos bewerten.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs dreht sich alles um SQL, Datenmanagement, Optimierung und Sicherheit von Amazon Redshift.
Data Engineering
Kurs
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
Datenvisualisierung
Kurs
Hier erfährst du, wie du ansprechende Visualisierungen erstellst und deine Ergebnisse effizient und effektiv vermittelst.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne die Grundlagen zum Parsen, Bearbeiten und Berechnen von Datums- und Zeitangaben in R.
Softwareentwicklung
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Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.
Cloud
Kurs
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Cloud
Kurs
Dieser Kurs bietet eine Einführung in Clustering und Dimensionsreduktion in R aus Machine-Learning-Perspektive.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, wie du mit Python deine eigenen Monte-Carlo-Simulationen entwirfst und durchführst!
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie du flexibel strukturierte Daten mit MongoDB bearbeiten und analysieren kannst.
Data Engineering
Kurs
In diesem Kurs lernst du, zukünftige Ereignisse mit linearer Regression, generalisierten additiven Modellen, Random Forests und xgboost vorherzusagen.
Maschinelles Lernen
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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