Kurs
Verstehen der Microsoft Azure Architektur und Dienste
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 1.822 Wiederholungen
Dieser Kurs taucht tiefer in das Azure-Backbone ein und behandelt Themen wie Container, virtuelle Maschinen und vieles mehr.
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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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Dieser Kurs taucht tiefer in das Azure-Backbone ein und behandelt Themen wie Container, virtuelle Maschinen und vieles mehr.
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Kurs
Dieser Kurs macht dich mit den Grundlagen und Unterschieden von VMs, Containern, Docker und Kubernetes vertraut.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements sowie zentrale Konzepte, Dimensionen und Monitoring-Methoden.
Datenmanagement
Kurs
Hier machst du dich mit den Tools der sieben Fabric-Umgebungen vertraut, um die wichtigsten Anwendungsfälle für Fabric zu verstehen.
Sonstige
Kurs
Hier lernst du, wie man in Python mit Datums- und Zeitangaben umgeht.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Kurs macht dich mit den wichtigsten Konzepte der objektorientierten Programmierung vertraut.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die Grundlagen der KI-Sicherheit, um Bedrohungen vorzubeugen, Risiken zu steuern und Sicherheit zu gewährleisten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs erstellst du Dashboards und lernst die Komponenten der visuellen Analyse sowie verschiedene Dashboard-Arten kennen.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne mehr über große Sprachmodelle (LLMs) und wie sie die Geschäftswelt verändern.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, SQL-Abfragen zu schreiben und zentrale Kennzahlen zu berechnen, mit denen Unternehmen ihre Leistung messen.
Berichtswesen
Kurs
Snowflakes dreischichtige Architektur meistern und das mentale Modell aufbauen, das du brauchst, um effektiv in Snowflake zu arbeiten.
Datenmanagement
Kurs
Der Grundlagenkurs stellt Kubernetes vor und zeigt, wie du Container mit Manifesten und kubectl-Anweisungen bereitstellst und orchestrierst.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne, wie du deine Daten für maschinelles Lernen bereinigen und vorbereiten kannst!
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs befasst sich mit dem AI Act, speziell mit den Verpflichtungen, Risiken und Anforderungen dieses KI-Gesetzes der EU.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Beherrsche Power Pivot in Excel, um Daten zu importieren, Beziehungen zu erstellen und DAX zu nutzen. Erstelle dynamische Dashboards für konkrete Erkenntnisse.
Datenbearbeitung
Kurs
Git-Advanced-Funktionen meistern, um Data-Science- und Engineering-Workflows zu optimieren – von komplexem Merging bis zur Optimierung großer Projekte.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Arbeit mit Zeitreihendaten.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs baut auf deinen Grundkenntnissen von Power Query in Excel auf und bringt dich auf die nächste Stufe der Datenumwandlung.
Datenaufbereitung
Kurs
Microsoft Copilot in Word meistern, um schneller zu schreiben, Dokumente sofort zu verstehen und effektiver zusammenzuarbeiten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne alles über AWS-Sicherheit, Governance und Kostenoptimierung, um dich auf die Cloud Practitioner-Zertifizierung vorzubereiten.
Cloud
Kurs
Hier bereinigst und analysierst du Daten in Google Sheets. Du lernst, wie du Daten sortierst, filterst und mit SVERWEIS kombinierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser einsteigerfreundliche Kurs vermittelt dir die Rolle und die Realität von Explainable Artificial Intelligence (XAI).
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, KI als Senior-Engineering-Partner für Codeanalyse, Performance-Optimierung, Sicherheit und Entscheidungen zur Softwarearchitektur zu nutzen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Cloud
Kurs
Hier entwickelst du neue Features, um die Leistung deiner Machine-Learning-Modelle zu verbessern.
Maschinelles Lernen
Kurs
Setze KI in jeder Phase deiner Datenanalyse ein. Schreibe bessere Prompts, prüfe Datenqualität, entdecke relevante Insights und liefere verlässliche Ergebnisse.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs vermittelt die wichtigsten Konzepte des Datenmanagements, von Lebenszyklusphasen bis hin zu Sicherheit und Governance.
Datenmanagement
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Werde zum Profi für Testmethoden und Checks in Python und lerne, fehlerfreien Code mit pytest und unittest zu erstellen.
Softwareentwicklung
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Du erfährst, wie du mit Tabellen statistische Methoden nutzt, um Daten besser zu verarbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Mache dir praktische Daten-Frameworks zunutze, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Business
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.
Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.