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Einführung in Sigma
- BasicSchwierigkeitsgrad
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- 1.6K
Leg los mit Sigma! Lerne, wie du einfache, interaktive Dashboards für Echtzeitanalysen erstellen und anpassen kannst.
Datenbearbeitung
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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Leg los mit Sigma! Lerne, wie du einfache, interaktive Dashboards für Echtzeitanalysen erstellen und anpassen kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne schnell die Grundlagen von Excel: Navigiere durch Tabellen, wende Formeln an, analysiere Daten und erstelle deine ersten Diagramme!
Datenbearbeitung
Kurs
Entwickle leistungsstarke Multi-Agenten-Systeme, indem du neue agentenbasierte Designmuster im LangGraph-Framework einsetzt.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne die Leistungsfähigkeit von Databricks Lakehouse kennen und verbessere deine Fähigkeiten in den Bereichen Data Engineering und maschinelles Lernen.
Data Engineering
Kurs
Entdecke, wie die Vektordatenbank von Pinecone die Entwicklung von KI-Anwendungen total auf den Kopf stellt!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser Kurs macht dich mit den wichtigsten Konzepte der objektorientierten Programmierung vertraut.
Softwareentwicklung
Kurs
Erstelle Finanzanalysen und nutze deine vielleicht schon vorhandenen Finanzkenntnisse zur Visualisierung von Daten mit Power BI.
Angewandte Finanzen
Kurs
Dieser Kurs baut auf deinen Grundkenntnissen von Power Query in Excel auf und bringt dich auf die nächste Stufe der Datenumwandlung.
Datenaufbereitung
Kurs
Lerne, wie du Stammdaten in Alteryx Designer aufbereitest, bereinigst und analysierst, egal ob du ein neuer oder erfahrener Analyst bist.
Datenaufbereitung
Kurs
Dieser Kurs taucht tiefer in das Azure-Backbone ein und behandelt Themen wie Container, virtuelle Maschinen und vieles mehr.
Cloud
Kurs
Dieser umfassende Datenethik-Grundkurs widmet sich Prinzipien, KI-Ethik und praktischen Skills für die verantwortungsvolle Datennutzung.
Datenkompetenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du kategoriale Daten mit pandas und Seaborn effektiv bearbeiten und visualisieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Details linearer Klassifikatoren wie logistische Regression und SVM kennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus gängigen Formaten und Systemen abrufst, darunter CSV, Tabellen, JSON, SQL-Datenbanken und APIs.
Datenaufbereitung
Kurs
Lerne die Grundlagen neuronaler Netzwerke und wie du Deep-Learning-Modelle mit Keras 2.0 in Python erstellst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
Berichtswesen
Kurs
Hier machst du dich mit den Tools der sieben Fabric-Umgebungen vertraut, um die wichtigsten Anwendungsfälle für Fabric zu verstehen.
Sonstige
Kurs
Erforsche KI- und Datenmonetarisierungsstrategien, baue ethische Infrastrukturen auf und richte Produkte auf die Unternehmensziele aus.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs nutzt du Facets, Koordinatensysteme und Statistik in ggplot2, um aussagekräftige Diagramme zu erstellen.
Datenvisualisierung
Kurs
Dieser umfassende Kurs vermittelt dir verantwortungsvolle KI-Praktiken anhand von Fallstudien aus der Praxis und interaktiven Inhalten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du kannst DataFrames von einem breiten in ein langes Format umwandeln, Zeilen und Spalten stapeln und entstapeln sowie Multi-Index-DataFrames bearbeiten.
Datenbearbeitung
Kurs
Schau dir die neuesten Techniken an, um Llama LLM lokal zu nutzen und in deinen Stack zu integrieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Apply AI in finance to analyze data, prompt effectively, and automate workflows for better decisions.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Werde zum Profi für Testmethoden und Checks in Python und lerne, fehlerfreien Code mit pytest und unittest zu erstellen.
Softwareentwicklung
Kurs
Hier lernst du, wie du Tabellen und Sichten verwaltest und wartbaren SQL-Code zur Beantwortung von Businessfragen schreibst.
Berichtswesen
Kurs
Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
Softwareentwicklung
Kurs
Mache dir praktische Daten-Frameworks zunutze, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Business
Kurs
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
Datenkompetenz
Kurs
In diesem einstündigen Kurs erstellst du Schritt für Schritt einen Support-Assistenten mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google.
Künstliche Intelligenz
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.