Kurs
Datenwissenschaft für Unternehmen
- BasicSchwierigkeitsgrad
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Dieser Kurs betrachtet Data Science aus dem geschäftsorientierten Blickwinkel und zeigt, wie du mithilfe von Daten dein Unternehmen stärkst.
Datenkompetenz
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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Dieser Kurs betrachtet Data Science aus dem geschäftsorientierten Blickwinkel und zeigt, wie du mithilfe von Daten dein Unternehmen stärkst.
Datenkompetenz
Kurs
In diesem vierstündigen Kurs lernst du die Grundlagen der Analyse von Zeitreihendaten in Python.
Probabilistik & Statistik
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In diesem Kurs lernst du die Grundlagen des maschinellen Lernens für Klassifikationsaufgaben.
Maschinelles Lernen
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Mit Bash-Skripten kannst du Analyse-Pipelines in der Cloud erstellen und mit Daten arbeiten, die über mehrere Dateien verteilt sind.
Softwareentwicklung
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Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Cloud
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Lerne GPT-Tools sicher nutzen: wie sie funktionieren, gute Prompts schreiben und Ergebnisse prüfen.
Künstliche Intelligenz
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Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Data Engineering
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In diesem Kurs lernst du das moderne MLOps-Framework kennen und beschäftigst dich mit dem Lebenszyklus und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
Maschinelles Lernen
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Hier entwickelst du neue Features, um die Leistung deiner Machine-Learning-Modelle zu verbessern.
Maschinelles Lernen
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Lerne Datenmanagement in Databricks mit Delta Lake, einschließlich ACID-Transaktionen, Schema-Durchsetzung und Sicherheit.
Datenmanagement
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Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
Data Engineering
Kurs
Mach deine R-Kenntnisse noch besser, indem du lernst, wie man effiziente, wiederverwendbare Funktionen schreibt.
Softwareentwicklung
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Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
Künstliche Intelligenz
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Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne T-SQL kennen, die spezielle SQL-Variante, die Microsoft SQL Server für Datenanalysen nutzt.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne mit Collibra, wie man KI richtig verwaltet. Entwickle, integriere und skalier verantwortungsvolle KI mit Tools, Frameworks und MLOps-Workflows.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.
Softwareentwicklung
Kurs
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Data Engineering
Kurs
Du lernst die Grundlagen von BigQuery kennen, führst Abfragen durch und optimierst Arbeitsabläufe für eine effiziente Datenanalyse.
Data Engineering
Kurs
Lerne grundlegende Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung mit Python und wie du sie anwendest, um Erkenntnisse aus realen Textdaten zu gewinnen.
Maschinelles Lernen
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Mit KI Recruiting, People Ops und Policy-Engagement schneller und fairer gestalten.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz
Kurs
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Cloud
Kurs
In diesem Kurs machst du dich mit pandas im Marketing vertraut, indem du Daten zusammenführst, aufteilst, visualisierst und mehr!
Explorative Datenanalyse
Kurs
In diesem Kurs untersuchst du Daten des fiktiven Unternehmens Databel in Tableau und ermittelst, warum dessen Kundschaft abwandert.
Datenvisualisierung
Kurs
Dieser Kurs dreht sich um Feature Engineering und maschinelles Lernen für Zeitreihendaten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, wie man mit Stammdaten rumhantiert und analysiert, zum Beispiel mit CASE-Anweisungen, Unterabfragen und CTEs in Snowflake.
Datenbearbeitung
Kurs
Dieser Kurs führt dich ein in die Welt des maschinellen Lernens und zeigt, wie du End-to-End-Modelle entwirfst, trainierst und einsetzt.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurst erstellst du eine PostgreSQL-Datenbank und beleuchtest Struktur, Datentypen und Normalisierung von Datenbanken.
Datenaufbereitung
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.