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Setze KI in jeder Phase deiner Datenanalyse ein. Schreibe bessere Prompts, prüfe Datenqualität, entdecke relevante Insights und liefere verlässliche Ergebnisse.
Künstliche Intelligenz
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Der Grundlagenkurs stellt Kubernetes vor und zeigt, wie du Container mit Manifesten und kubectl-Anweisungen bereitstellst und orchestrierst.
Softwareentwicklung
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Lerne in diesem interaktiven Kurs für Einsteiger, wie du zum Datenschützer wirst und Daten sicher aufbewahrst.
Datenmanagement
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Lerne GPT-Tools sicher nutzen: wie sie funktionieren, gute Prompts schreiben und Ergebnisse prüfen.
Künstliche Intelligenz
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In diesem Kurs lernst du, wie du CSV-, XLS- und Textdateien in R mit Tools wie readxl und data.table einliest.
Datenaufbereitung
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SQL-Abfragen mit KI lernen: Prompts schreiben, Abfragen generieren und Daten analysieren, um reale Probleme zu lösen.
Datenbearbeitung
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Entdecke die Schlüsselkomponenten einer modernen Datenarchitektur, von der Erfassung und Bereitstellung bis hin zur Steuerung und Orchestrierung.
Data Engineering
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Dieser Kurs macht dich mit den wichtigsten Konzepte der objektorientierten Programmierung vertraut.
Softwareentwicklung
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This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Cloud
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Dieser Kurs befasst sich mit dem AI Act, speziell mit den Verpflichtungen, Risiken und Anforderungen dieses KI-Gesetzes der EU.
Künstliche Intelligenz
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Schau dir die neuesten Techniken an, um Llama LLM lokal zu nutzen und in deinen Stack zu integrieren.
Künstliche Intelligenz
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Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
Berichtswesen
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Hier bereinigst und analysierst du Daten in Google Sheets. Du lernst, wie du Daten sortierst, filterst und mit SVERWEIS kombinierst.
Datenbearbeitung
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Dashboards sind in einer datengesteuerten Welt einfach ein Muss. Dieser Kurs zeigt, wie du mit den Dashboards von Tableau deine Business-Performance optimierst.
Datenvisualisierung
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Erforsche KI- und Datenmonetarisierungsstrategien, baue ethische Infrastrukturen auf und richte Produkte auf die Unternehmensziele aus.
Künstliche Intelligenz
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Git-Advanced-Funktionen meistern, um Data-Science- und Engineering-Workflows zu optimieren – von komplexem Merging bis zur Optimierung großer Projekte.
Softwareentwicklung
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Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
Datenbearbeitung
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Lerne die Theorie hinter dem verantwortungsvollen Umgang mit deinen Daten für jedes KI-Projekt, von Anfang bis Ende und darüber hinaus.
Künstliche Intelligenz
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Sag die Immobilienpreise und die Klickrate von Anzeigen voraus, indem du Regressionsanalysen in R machst, analysierst und interpretierst.
Probabilistik & Statistik
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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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In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus gängigen Formaten und Systemen abrufst, darunter CSV, Tabellen, JSON, SQL-Datenbanken und APIs.
Datenaufbereitung
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Hier entwickelst du neue Features, um die Leistung deiner Machine-Learning-Modelle zu verbessern.
Maschinelles Lernen
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Lerne alles über AWS-Sicherheit, Governance und Kostenoptimierung, um dich auf die Cloud Practitioner-Zertifizierung vorzubereiten.
Cloud
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du in PySpark mit Big Data arbeitest.
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Dieser Kurs baut auf deinen Grundkenntnissen von Power Query in Excel auf und bringt dich auf die nächste Stufe der Datenumwandlung.
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Microsoft Copilot in Word meistern, um schneller zu schreiben, Dokumente sofort zu verstehen und effektiver zusammenzuarbeiten.
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In diesem Kurs lernst du, wie du kategoriale Daten mit pandas und Seaborn effektiv bearbeiten und visualisieren kannst.
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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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In diesem Kurs lernst du, wie du Klassen erstellst und mittels Vererbung und Polymorphismus deinen Code wiederverwendest und optimierst.
Softwareentwicklung
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Lerne die Leistungsfähigkeit von Databricks Lakehouse kennen und verbessere deine Fähigkeiten in den Bereichen Data Engineering und maschinelles Lernen.
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.
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