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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Hier tauchen wir tief ein in Datenstrukturen: von Listen, Stacks, Queues, Hashtabellen und Graphen bis hin zu Such- und Sortieralgorithmen.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs zeigt dir, wie du Data-Engineering-Workflows implementierst und planst.
Data Engineering
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Entwickle leistungsstarke Multi-Agenten-Systeme, indem du neue agentenbasierte Designmuster im LangGraph-Framework einsetzt.
Künstliche Intelligenz
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What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du in PySpark mit Big Data arbeitest.
Data Engineering
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In diesem Kurs lernst du, PyTorch für Bilder anzuwenden und Deep-Learning-Modelle für Objekterkennung und Bildsegmentierung zu nutzen.
Künstliche Intelligenz
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Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie du Klassen erstellst und mittels Vererbung und Polymorphismus deinen Code wiederverwendest und optimierst.
Softwareentwicklung
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Werde zum Profi für Testmethoden und Checks in Python und lerne, fehlerfreien Code mit pytest und unittest zu erstellen.
Softwareentwicklung
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Dieser Kurs eröffnet dir die Welt des Deep Learning für Text in PyTorch und neue Möglichkeiten der Textgenerierung.
Künstliche Intelligenz
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In diesem praxisnahen Kurs für Data Engineers und Analysts vertiefst du deine Kenntnisse rund um dbt.
Data Engineering
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Lernen Sie, MLflow zur Vereinfachung von Machine-Learning-Anwendungen zu nutzen. Entdecken Sie Tracking.
Maschinelles Lernen
Kurs
Beginne deine Reise im Bereich des Reinforcement Learning! Lerne, wie Agenten durch Interaktionen lernen können, Umgebungen zu lösen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
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
Kurs
Dieser Kurs dreht sich um Feature Engineering und maschinelles Lernen für Zeitreihendaten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, wie du mit FastAPI APIs entwickelst, die KI-Modelle unterstützen und auf die Anforderungen der echten Welt zugeschnitten sind.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne OOP-Fähigkeiten mit Deskriptoren, mehrstufiger Vererbung und abstrakten Basisklassen!
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Kurs tauchen wir tief ein in CI/CD für Machine Learning und nutzen dafür GitHub Actions und Data Version Control.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne, wie du Daten mit Apache Spark in Python bereinigen kannst.
Datenaufbereitung
Kurs
Erstelle datenbasierte Vorhersagen mit Apache Spark und Entscheidungsbäumen, logistischer oder linearer Regression, Ensembles und Pipelines.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne in praktischen Übungen, wie du mit dbt Rohdaten in saubere, zuverlässige Modelle verwandelst.
Data Engineering
Kurs
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem interaktiven Kurs lernst du, wie du Funktionen für deine Tableau-Berechnungen einsetzt und wann du sie verwenden solltest!
Datenvisualisierung
Kurs
Erlerne und nutze leistungsstarke Deep Reinforcement Learning-Algorithmen, einschließlich Verfeinerungs- und Optimierungstechniken.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du mit Keras und Python Bilder analysierst, indem du Faltungsneuronale Netze aufbaust, trainierst und bewertest.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Prepare for your next coding interviews in Python.
Softwareentwicklung
Kurs
Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne, KI als Senior-Engineering-Partner für Codeanalyse, Performance-Optimierung, Sicherheit und Entscheidungen zur Softwarearchitektur zu nutzen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du, wie man hierarchische Modelle mit Zufallseffekten anpasst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne mit Python mehr über Risikomanagement, Value at Risk und andere Themen, die bei der Finanzkrise 2008 eine Rolle gespielt haben.
Angewandte Finanzen
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.