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Einführung in Python
- BasicSchwierigkeitsgrad
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Lerne in nur vier Stunden die Grundlagen der Datenanalyse mit Python und entdecke beliebte Python-Pakete.
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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Softwareentwicklung
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Erweitere deine Data-Science-Fähigkeiten und lerne, wie du mit Matplotlib Visualisierungen erstellst und DataFrames mit pandas bearbeitest.
Softwareentwicklung
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Beherrsche die Grundlagen der Programmierung in Python. Keine Vorkenntnisse erforderlich!
Softwareentwicklung
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In diesem interaktiven Kurs mit realen Datensätzen lernst du, mithilfe von scikit-learn in Python leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen.
Maschinelles Lernen
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Erweitere deine pandas-Kenntnisse und lerne, wie du Daten importierst und bereinigst, Kennzahlen berechnest und Visualisierungen erstellst.
Datenbearbeitung
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Tauche ein in das Ökosystem von Python, entdecke Module und Pakete und erfahre, wie du eigene Funktionen schreibst!
Softwareentwicklung
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In diesem Statistikkurs lernst du, wie du Daten mit Python erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
Probabilistik & Statistik
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In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus verschiedenen Tabellen mithilfe von pandas zusammenführst.
Datenbearbeitung
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Lerne, wie du mit der explorativen Datenanalyse (EDA) in Python Daten untersuchen, visualisieren und in Erkenntnisse transformieren kannst.
Explorative Datenanalyse
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Navigiere und nutze den umfangreichen Bestand an Modellen und Datensätzen im Hugging Face Hub.
Künstliche Intelligenz
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Erstelle KI-gestützte Anwendungen mithilfe von LLMs, Prompts, Verkettungen und Agents in LangChain.
Künstliche Intelligenz
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Erstelle mit Seaborn in Python informative Visualisierungen, die deine Zielgruppe überzeugen.
Datenvisualisierung
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Nutze scikit-learn und scipy, um unbeschriftete Daten zu clustern, zu transformieren, zu visualisieren und in Erkenntnisse zu überführen.
Maschinelles Lernen
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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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Lerne in diesem Kurs, wie du Daten aus diversen Quellen wie Excel, SQL, SAS oder direkt aus dem Internet in Python importierst.
Datenaufbereitung
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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
In diesem Kurs lernst du, mit Matplotlib Datenvisualisierungen zu erstellen, nach Bedarf anzupassen und mit Anderen zu teilen.
Datenvisualisierung
Kurs
Übe das Schreiben eigener Funktionen in Python und befasse dich mit wichtigen Aspekten wie Gültigkeitsbereichen und Fehlerbehandlung.
Softwareentwicklung
Kurs
Erweitere deine Data-Science-Fähigkeiten und lerne, wie Iteratoren funktionieren und wie neue Listen aus vorhandenen Listen erstellt werden.
Softwareentwicklung
Kurs
Vertiefe deine Kenntnisse zum Datenimport in Python und erlerne den Umgang mit Web- und API-Daten.
Datenaufbereitung
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Erwirb die nötigen Fähigkeiten, um fehlerhafte Daten zu bereinigen und Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.
Datenaufbereitung
Kurs
Lerne mehr über Modularität, Dokumentation und automatisierte Tests, damit du Probleme im Bereich Data Science schneller und zuverlässiger lösen kannst.
Softwareentwicklung
Kurs
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Angewandte Finanzen
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Entdecke die grundlegenden Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) und erstelle eigene Klassen und Objekte!
Softwareentwicklung
Kurs
Erfahre alles über LLMs und die revolutionäre Transformatorarchitektur, auf der sie basieren!
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs vermittelt moderne Methoden zur Einbindung externer Daten in LLMs mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und LangChain.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs zeigt, wie du effizienten und schnell ausführbaren Code schreibst, der Ressourcen geschickt zuweist und Mehraufwand vermeidet.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Data-Science-Kurs zeigt dir, wie du mit Python Daten effektiv analysieren und visualisieren kannst, auch ohne Programmierkenntnisse.
Softwareentwicklung
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Erstelle effektive, leistungsfähige und zuverlässige Datenpipelines mithilfe der ETL-Prinzipien (Extrahieren, Transformieren, Laden).
Data Engineering
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Lerne empfohlene Vorgehensweisen für das Schreiben von Code für komplexe, aber dennoch klare und wiederverwendbare Funktionen.
Softwareentwicklung
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.