Kurs
Einführung in KI-Apps in Sigma
- BasicSchwierigkeitsgrad
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Erstell interaktive KI-Apps in Sigma mit Hilfe von Benutzereingaben, Aktionen und ausgefeilten Benutzeroberflächen, ganz ohne Programmieraufwand.
Berichtswesen
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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Erstell interaktive KI-Apps in Sigma mit Hilfe von Benutzereingaben, Aktionen und ausgefeilten Benutzeroberflächen, ganz ohne Programmieraufwand.
Berichtswesen
Kurs
Hier ermittelst du, welche Skills bei Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers besonders gefragt sind.
Datenvisualisierung
Kurs
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
Kurs
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
Kurs
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Künstliche Intelligenz
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Schmeiß die Vorurteile raus, um das Potenzial deiner Daten voll auszuschöpfen. So kannst du präzise Analysen und zuverlässige Modelle erstellen.
Datenmanagement
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Hier nutzt du Alteryx Designer anhand einer Fallstudie, um Verkaufszahlen zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
Datenaufbereitung
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Beherrsche strategisches Datenmanagement für Business Excellence.
Datenmanagement
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
Kurs
In diesem Kurs lernst du, logistische Regressionsmodelle zu nutzen und zu präsentieren, um Vorhersagen zu treffen.
Maschinelles Lernen
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Innovating with Google Cloud AI
Cloud
Kurs
Analysiere die Marktdynamik und entwickle einen strategischen Einstiegsplan für einen EV-Hersteller mithilfe generativer KI.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Datenvisualisierung
Kurs
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Cloud
Kurs
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne die Grundlagen von DataLab, einem KI-gestützten Daten-Notebook für die Analyse und Erforschung von Daten.
Berichtswesen
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In diesem Kurs arbeitest du mit einem individuellen GPT daran, dein Restaurant zu planen und zu eröffnen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du deine Microsoft Fabric-Infrastruktur einrichtest und verwaltest.
Sonstige
Kurs
Datenkompetenz ist heute das A und O. Dieser Kurs vermittelt dir relevante Skills und Best Practices für einen optimalen Umgang mit Daten.
Datenkompetenz
Kurs
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Datenvisualisierung
Kurs
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Softwareentwicklung
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Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Angewandte Finanzen
Kurs
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
Data Engineering
Kurs
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Cloud
Kurs
Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.
Angewandte Finanzen
Kurs
Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.
Datenvisualisierung
Kurs
Lerne Unternehmensbewertung mit praktischen Anwendungen und Fallstudien unter Verwendung des Discounted-Cashflow-Modells (DCF).
Angewandte Finanzen
Kurs
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Softwareentwicklung
Kurs
Hier tauchst du tief ein in Entscheidungsmodelle, Analysemethoden, Risikomanagement und Optimierungstechniken
Datenkompetenz
Kurs
Trust and Security with Google Cloud
Cloud
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.