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
In diesem interaktiven Kurs mit realen Datensätzen lernst du, mithilfe von scikit-learn in Python leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen.
Maschinelles Lernen
Kurs
In diesem Statistikkurs lernst du, wie du Daten mit Python erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie du mit Claude über die Anthropic API echt coole Aufgaben lösen und KI-basierte Apps entwickeln kannst.
Sonstige
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie Datenbanken aus Tabellen aufgebaut sind, welche Beziehungen zwischen ihnen bestehen und wie Daten gespeichert werden.
Explorative Datenanalyse
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In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus verschiedenen Tabellen mithilfe von pandas zusammenführst.
Datenbearbeitung
Kurs
Im Kurs lernst du, wie du neuronale Netze erstellst, Hyperparameter anpasst und Klassifikations- und Regressionsprobleme mit PyTorch löst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du mit der explorativen Datenanalyse (EDA) in Python Daten untersuchen, visualisieren und in Erkenntnisse transformieren kannst.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Erstelle KI-gestützte Anwendungen mithilfe von LLMs, Prompts, Verkettungen und Agents in LangChain.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du mithilfe von vielseitig nutzbaren SQL-Fensterfunktionen Abfragen für Datenanalysen und Data Engineering erstellst.
Softwareentwicklung
Kurs
Nutze scikit-learn und scipy, um unbeschriftete Daten zu clustern, zu transformieren, zu visualisieren und in Erkenntnisse zu überführen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Mit PySpark meisterst du Big Data ganz einfach. Hier lernst du, wie du riesige Datensätze für Analysen bearbeitest, abfragst und optimierst.
Data Engineering
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Lerne die wichtigsten PostgreSQL-Funktionen kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.
Datenbearbeitung
Kurs
Tauche ein in die aufregende Welt der APIs und lerne die Grundlagen der Nutzung von und Arbeit mit Web-APIs mit Python kennen.
Softwareentwicklung
Kurs
Erwirb die nötigen Fähigkeiten, um fehlerhafte Daten zu bereinigen und Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.
Datenaufbereitung
Kurs
Werde zum Datenprofi in Power BI – mit Pivot-Tabellen, Joins, benutzerdefinierten Spalten, der Formelsprache M und dem erweiterten Editor.
Datenbearbeitung
Kurs
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Einführungskurs stellt dir Docker als wichtiges Tool für Datenprofis vor und erläutert Container, Images und mehr in Docker.
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs führt dich von der grundlegenden Snowflake-Architektur bis hin zu fortgeschrittenen SnowSQL-Techniken.
Data Engineering
Kurs
Dieser konzeptionelle Einführungskurs hilft dir, die Grundlagen des Data Warehousing zu verstehen.
Data Engineering
Kurs
Sag die Immobilienpreise und die Klickrate von Anzeigen voraus, indem du Regressionsanalysen in R machst, analysierst und interpretierst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Dieser Kurs zeigt dir, wie du DBT für die Datenmodellierung, Transformationen, Tests und das Erstellen von Dokumentationen nutzt.
Data Engineering
Kurs
Entdecke die grundlegenden Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) und erstelle eigene Klassen und Objekte!
Softwareentwicklung
Kurs
Meistere die Datenmodellierung in Power BI.
Datenbearbeitung
Kurs
Nutze die OpenAI API, um deine KI-Anwendungen produktionsreif zu machen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Du bekommst einen Überblick über zahlreiche DAX-Berechnungen und lernst, wie du sie in Microsoft Power BI einsetzt.
Datenbearbeitung
Kurs
Schalte fortgeschrittene KI-Anwendungen wie semantische Suche und Empfehlungsmaschinen mit dem Einbettungsmodell von OpenAI frei!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier erfährst du, wie du ML-Modelle in den Produktivbetrieb überführst, um einen echten Business Value zu schaffen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du effizienten und schnell ausführbaren Code schreibst, der Ressourcen geschickt zuweist und Mehraufwand vermeidet.
Softwareentwicklung
Kurs
Erstelle effektive, leistungsfähige und zuverlässige Datenpipelines mithilfe der ETL-Prinzipien (Extrahieren, Transformieren, Laden).
Data Engineering
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.