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Einführung in Bash-Skripting
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
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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
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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Mit Bash-Skripten kannst du Analyse-Pipelines in der Cloud erstellen und mit Daten arbeiten, die über mehrere Dateien verteilt sind.
Softwareentwicklung
Kurs
Learn to start developing deep learning models with Keras.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier entwickelst du neue Features, um die Leistung deiner Machine-Learning-Modelle zu verbessern.
Maschinelles Lernen
Kurs
Mach deine R-Kenntnisse noch besser, indem du lernst, wie man effiziente, wiederverwendbare Funktionen schreibt.
Softwareentwicklung
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Lerne, wie du KI-Anwendungen mit den integrierten LLM-Funktionen von Snowflake Cortex für Textanalyse, -generierung und mehrstufige Workflows entwickelst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne T-SQL kennen, die spezielle SQL-Variante, die Microsoft SQL Server für Datenanalysen nutzt.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs machst du dich mit pandas im Marketing vertraut, indem du Daten zusammenführst, aufteilst, visualisierst und mehr!
Explorative Datenanalyse
Kurs
Lerne wichtige Datenstrukturen wie Listen und Datenrahmen kennen und wende dieses Wissen direkt auf Finanzbeispiele an.
Angewandte Finanzen
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Dieser Kurs eröffnet dir die Welt des Deep Learning für Text in PyTorch und neue Möglichkeiten der Textgenerierung.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.
Probabilistik & Statistik
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
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, Tableau mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden und die Daten für eine reibungslose Analyse vorzubereiten.
Datenaufbereitung
Kurs
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du erfährst, wie du mit Tabellen statistische Methoden nutzt, um Daten besser zu verarbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Du lernst die Grundlagen der Modellvalidierung sowie Validierungstechniken und erstellst erste validierte und leistungsstarke Modelle.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Kurs dreht sich alles um SQL-Berichte und Dashboards und wie du Daten optimal auswertest, bereinigst und validierst.
Berichtswesen
Kurs
Dieser Kurs macht dich mit zentralen Techniken vertraut, um aus Zeitreihendaten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne mit Collibra, wie man KI richtig verwaltet. Entwickle, integriere und skalier verantwortungsvolle KI mit Tools, Frameworks und MLOps-Workflows.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Probier mal aus, mit echten Beispielen Daten zu erzählen! Zeig komplexe Erkenntnisse auf coole Weise mit einem Datensatz von zertifizierten grünen Unternehmen.
Datenkompetenz
Kurs
Dieser einsteigerfreundliche Kurs vermittelt dir die Rolle und die Realität von Explainable Artificial Intelligence (XAI).
Künstliche Intelligenz
Kurs
Meistere Management und Governance in Azure mit unserem umfassenden Kurs, der ideal für alle ist, die sich zur Cloud weiterbilden möchten.
Cloud
Kurs
In diesem Kurs untersuchst du Daten des fiktiven Unternehmens Databel in Tableau und ermittelst, warum dessen Kundschaft abwandert.
Datenvisualisierung
Kurs
Dieser Kurs befasst sich mit dem AI Act, speziell mit den Verpflichtungen, Risiken und Anforderungen dieses KI-Gesetzes der EU.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Erstelle datenbasierte Vorhersagen mit Apache Spark und Entscheidungsbäumen, logistischer oder linearer Regression, Ensembles und Pipelines.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne Datenmanagement in Databricks mit Delta Lake, einschließlich ACID-Transaktionen, Schema-Durchsetzung und Sicherheit.
Datenmanagement
Kurs
Dieser Kurs dreht sich um Feature Engineering und maschinelles Lernen für Zeitreihendaten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.
Softwareentwicklung
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Finde heraus, wie Marketinganalysten Daten nutzen, um Kunden zu verstehen und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.
Business
Kurs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Probabilistik & Statistik
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.