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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Kurs
Erforsche KI- und Datenmonetarisierungsstrategien, baue ethische Infrastrukturen auf und richte Produkte auf die Unternehmensziele aus.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Erstell mit Cursor produktionsreifen Code. Lerne AI-Prompts, Refactoring, Testen und fortgeschrittene Workflows kennen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Tauch ein in die spannende Welt der Datenmodellierung mit Snowflake!
Data Engineering
Kurs
Dieser Kurs eröffnet dir die Welt des Deep Learning für Text in PyTorch und neue Möglichkeiten der Textgenerierung.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du die Grundlagen des maschinellen Lernens für Klassifikationsaufgaben.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Maschinelles Lernen
Kurs
Mache dir praktische Daten-Frameworks zunutze, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Business
Kurs
In diesem praxisnahen Kurs für Data Engineers und Analysts vertiefst du deine Kenntnisse rund um dbt.
Data Engineering
Kurs
Hier lernst du, wie du Tabellen und Sichten verwaltest und wartbaren SQL-Code zur Beantwortung von Businessfragen schreibst.
Berichtswesen
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Dieser Kurs vermittelt die wichtigsten Konzepte des Datenmanagements, von Lebenszyklusphasen bis hin zu Sicherheit und Governance.
Datenmanagement
Kurs
Beginne deine Reise im Bereich des Reinforcement Learning! Lerne, wie Agenten durch Interaktionen lernen können, Umgebungen zu lösen.
Künstliche Intelligenz
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Du lernst die Grundlagen von DevOps und bekommst einen Überblick über die wichtigsten Konzepte, Tools und Techniken für mehr Produktivität.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Kurs betrachtet Data Science aus dem geschäftsorientierten Blickwinkel und zeigt, wie du mithilfe von Daten dein Unternehmen stärkst.
Datenkompetenz
Kurs
Lerne die Theorie hinter dem verantwortungsvollen Umgang mit deinen Daten für jedes KI-Projekt, von Anfang bis Ende und darüber hinaus.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Mach deine R-Kenntnisse noch besser, indem du lernst, wie man effiziente, wiederverwendbare Funktionen schreibt.
Softwareentwicklung
Kurs
Erwerben Sie wesentliche Fähigkeiten mit Scikit-learn, SHAP und LIME für transparente und vertrauenswürdige KI.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to start developing deep learning models with Keras.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
Softwareentwicklung
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Lerne GPT-Tools sicher nutzen: wie sie funktionieren, gute Prompts schreiben und Ergebnisse prüfen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du, Daten effizient und akkurat zu bereinigen, um Rohdaten in gewinnbringende Erkenntnisse zu verwandeln.
Datenaufbereitung
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Create interactive data visualizations in Python using Plotly.
Datenvisualisierung
Kurs
In diesem vierstündigen Kurs lernst du die Grundlagen der Analyse von Zeitreihendaten in Python.
Probabilistik & Statistik
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Lerne grundlegende Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung mit Python und wie du sie anwendest, um Erkenntnisse aus realen Textdaten zu gewinnen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lernen Sie, MLflow zur Vereinfachung von Machine-Learning-Anwendungen zu nutzen. Entdecken Sie Tracking.
Maschinelles Lernen
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Probier mal aus, mit echten Beispielen Daten zu erzählen! Zeig komplexe Erkenntnisse auf coole Weise mit einem Datensatz von zertifizierten grünen Unternehmen.
Datenkompetenz
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Setze Versuchsanordnungen um und führe robuste statistische Analysen durch, um präzise und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen!
Probabilistik & Statistik
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In diesem Kurs über unüberwachtes Lernen wendest du Techniken wie hierarchisches und k-Means-Clustering mit der SciPy-Bibliothek an.
Maschinelles Lernen
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In diesem Kurs nutzt du Facets, Koordinatensysteme und Statistik in ggplot2, um aussagekräftige Diagramme zu erstellen.
Datenvisualisierung
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Hier vertiefst du Multi-Stage-Builds, Docker-Netzwerktools und Docker Compose für optimal containerisierte Anwendungen.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.
Softwareentwicklung
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.