Kurs
Grundlagen der Unternehmensfinanzierung
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Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.
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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Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.
Angewandte Finanzen
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In diesem Kurs arbeitest du mit einem individuellen GPT daran, dein Restaurant zu planen und zu eröffnen.
Künstliche Intelligenz
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Dynamische Sigma-Berechnungen erstellen, um Daten zu erkunden, Logik zu automatisieren und Trends mit praxisnahen Geschäftsbeispielen aufzudecken.
Datenbearbeitung
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Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Datenvisualisierung
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Dieser Kurs stellt die Google Cloud Platform (GCP) vor, inklusive Optionen zur Speicherung, Datenverarbeitung und Geschäftsmodernisierung.
Cloud
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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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Dieser Kurs gibt dir einen kompakten Einstieg in die Datenvisualisierung mit Google Sheets.
Datenvisualisierung
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Mit Google Cloud AI innovativ sein
Cloud
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Erstell interaktive KI-Apps in Sigma mit Hilfe von Benutzereingaben, Aktionen und ausgefeilten Benutzeroberflächen, ganz ohne Programmieraufwand.
Berichtswesen
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Hier ermittelst du, welche Skills bei Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers besonders gefragt sind.
Datenvisualisierung
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Datenkompetenz ist heute das A und O. Dieser Kurs vermittelt dir relevante Skills und Best Practices für einen optimalen Umgang mit Daten.
Datenkompetenz
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Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.
Angewandte Finanzen
Kurs
Entdecke die Datentransformation mit Google Cloud
Cloud
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Lerne, wie du deine Microsoft Fabric-Infrastruktur einrichtest und verwaltest.
Sonstige
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Lerne, wie du mit Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und exponentiellen Glättungsmethoden, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.
Probabilistik & Statistik
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Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Cloud
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 die Grundlagen von DataLab, einem KI-gestützten Daten-Notebook für die Analyse und Erforschung von Daten.
Berichtswesen
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
Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.
Datenaufbereitung
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
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Hier tauchst du tief ein in Entscheidungsmodelle, Analysemethoden, Risikomanagement und Optimierungstechniken
Datenkompetenz
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Julia ist eine neue Programmiersprache, die als perfekte Sprache für wissenschaftliche Berechnungen, maschinelles Lernen und Data Mining entwickelt wurde.
Softwareentwicklung
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Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
Cloud
Kurs
Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne, wie Computer funktionieren, entwickle effiziente Algorithmen und beschäftige dich mit der Computertheorie, um Probleme aus dem echten Leben zu lösen.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs untersuchst du historische Abstimmungen der UN-Generalversammlung mithilfe von Datenbearbeitung und -visualisierung.
Explorative Datenanalyse
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Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.
Angewandte Finanzen
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Werde zum Profi im Anpassen von ARIMA-Modellen (autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte) an Zeitreihendaten mit R.
Probabilistik & Statistik
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Vertrauen und Sicherheit mit 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.