Kurs
Arbeiten mit der OpenAI-API
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 23.5K
Entwickle deine ersten KI-gestützten Anwendungen mit der API von OpenAI und lerne zugrunde liegende Funktionen von ChatGPT & Co. kennen.
Künstliche Intelligenz
Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
oder
Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.Kurs
Entwickle deine ersten KI-gestützten Anwendungen mit der API von OpenAI und lerne zugrunde liegende Funktionen von ChatGPT & Co. kennen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Tauche tief in die Prinzipien und Best Practices des Prompt Engineering ein, um leistungsstarke Sprachmodelle wie ChatGPT zur Lösung realer Probleme zu nutzen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Nutze die OpenAI API, um deine KI-Anwendungen produktionsreif zu machen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Schalte fortgeschrittene KI-Anwendungen wie semantische Suche und Empfehlungsmaschinen mit dem Einbettungsmodell von OpenAI frei!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier erstellst du mit den Text- und Audiomodellen von OpenAI multimodale Systeme, wie etwa einen Kundensupport-Chatbot.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Mit der OpenAI Responses API und GPT-5 kannst du jetzt einfacher als je zuvor intelligente, interaktive und zuverlässige KI-Anwendungen entwickeln.
Künstliche Intelligenz
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.