Kurs
Einführung in Jahresabschlüsse in Power BI
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 288 Wiederholungen
Dieser Kurs zeigt dir, wie du die Gewinn- und Verlustrechnung und die Bilanz in Power BI anwendest.
Angewandte Finanzen
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
Dieser Kurs zeigt dir, wie du die Gewinn- und Verlustrechnung und die Bilanz in Power BI anwendest.
Angewandte Finanzen
Kurs
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!
Probabilistik & Statistik
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
Entdecke in diesem vierstündigen Kurs Anomalien in deiner Datenanalyse und erweitere dein Python-Statistik-Toolkit.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Buchhandlungsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, Skripte zu schreiben, die Fehler erkennen und beheben und mehrere Vorgänge gleichzeitig steuern können.
Softwareentwicklung
Kurs
In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne, wie du mit Python deine eigenen Monte-Carlo-Simulationen entwirfst und durchführst!
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs analysierst du Daten, erschließt Effizienzpotenziale und erstellst ein Dashboard anhand eines echten Gesundheitsdatensatzes.
Datenvisualisierung
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Netzwerke mit der NetworkX-Bibliothek analysieren, visualisieren und verstehen kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten nutzen kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne, wie man Umfragen mit gängigen Designstrukturen gestaltet und dann die Ergebnisse visualisiert und analysiert.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Finanzdaten mit verschiedenen Tools und Quellen in Python importierst und verwaltest.
Angewandte Finanzen
Kurs
Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Wir tauchen ein in die Grundlagen der Geschäftsmodellierung, darunter Cashflows, Investitionen, Annuitäten, Kreditrückzahlungen und mehr.
Angewandte Finanzen
Kurs
Lerne die Grundlagen zum Parsen, Bearbeiten und Berechnen von Datums- und Zeitangaben in R.
Softwareentwicklung
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
Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.
Datenbearbeitung
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In dieser Power BI-Fallstudie analysierst du den Hypothekenhandel und verbesserst deine Skills rund um Datenmodellierung und Finanzanalyse.
Angewandte Finanzen
Kurs
Azure Security
Cloud
Kurs
Kombiniere Text, Bilder, Audio und Video mit den neuesten KI-Modellen von Hugging Face und erstelle neue Bilder und Videos!
Künstliche Intelligenz
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Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.
Datenaufbereitung
Kurs
Vertiefe dein Wissen über die Themen aus „Manipulating Time Series in R“ mit echten Fallstudien.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Diese Power-BI-Fallstudie zeigt ein reales Szenario zur Lageranalyse mit DAX und Visualisierungen.
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.
Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.