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Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Datenvisualisierung
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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
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In diesem Kurs lernst du, logistische Regressionsmodelle zu nutzen und zu präsentieren, um Vorhersagen zu treffen.
Maschinelles Lernen
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Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.
Softwareentwicklung
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In diesem Kurs untersuchst du historische Abstimmungen der UN-Generalversammlung mithilfe von Datenbearbeitung und -visualisierung.
Explorative Datenanalyse
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Cloud
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Lerne Unternehmensbewertung mit praktischen Anwendungen und Fallstudien unter Verwendung des Discounted-Cashflow-Modells (DCF).
Angewandte Finanzen
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Cloud
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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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Mach deine Infrastruktur und Apps mit Google Cloud moderner
Cloud
Kurs
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Cloud
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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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Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
Maschinelles Lernen
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Skalierung mit Google Cloud Operations
Cloud
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Softwareentwicklung
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Verbessere deine KNIME-Kenntnisse mit diesem Kurs zu Datentransformationen, Spaltenoperationen und Workflow-Optimierungen.
Datenaufbereitung
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In dieser praktischen Fallstudie lernst du, wie du eine sichere und effiziente App für Buchempfehlungen in Azure einrichtest.
Cloud
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Datenmanagement
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Datenbearbeitung
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Maschinelles Lernen
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Datenbearbeitung
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Softwareentwicklung
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In diesem Kurs entwickelst du ein solides Verständnis der DSGVO anhand von echten Fällen zu Datenrechten, Verstößen und Compliance.
Datenmanagement
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In diesem Kurs arbeitest du mit Renditereihen von Risikofaktoren, untersuchst empirische Eigenschaften und schätzt den Value-at-Risk.
Angewandte Finanzen
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Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.
Angewandte Finanzen
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Interaktive Webkarten mit Leichtigkeit mit leaflet erstellen lernen.
Datenvisualisierung
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du bedingte Formatierungen mit integrierten Optionen und eigenen Formeln nutzt.
Datenbearbeitung
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Automatisiere die Datenbearbeitung mit KNIME, indem du Zusammenführungen, Aggregationen, Datenbank-Workflows und erweiterte Dateiverarbeitung beherrschst.
Datenbearbeitung
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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