Lernpfade für Datenkompetenzen

• 4.7+
• 109 Wiederholungen

Baue deine Datenkompetenzen aus, entdecke, wie du Daten bearbeiten und visualisieren kannst, und nutze fortgeschrittene Analysen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

• 4.7+
• 93 Wiederholungen

Entdecke die Grundlagen der KI, lerne, KI effektiv bei der Arbeit einzusetzen, und tauche in KI-Modelle ein, um dich in der dynamischen KI-Landschaft zurechtzufinden.

• 4.7+
• 120 Wiederholungen

Beherrsche die SQL-Grundlagen für den Berufsalltag, lerne SQL-Abfragen zu schreiben und beginne, deine Daten mit dieser leistungsstarken Sprache zu analysieren.

• 4.8+
• 283 Wiederholungen

Bereite dich auf die GitHub Foundations-Zertifizierung vor.

• 4.8+
• 68 Wiederholungen

Erwerbe die grundlegenden Fähigkeiten, die du brauchst, um Power BI zu nutzen. Erstelle deine eigenen Visualisierungen und Dashboards von Grund auf. Keine Vorkenntnisse erforderlich.

• 4.7+
• 69 Wiederholungen

Erwerbe die grundlegenden Fähigkeiten, die du brauchst, um Excel zu benutzen, von der Datenaufbereitung über das Schreiben von Formeln bis hin zur Erstellung von Visualisierungen. Es ist keine vorherige Erfahrung erforderlich.

• 4.8+
• 7 Wiederholungen

Lerne, KI-gestützte Anwendungen mit den neuesten KI-Entwicklungstools zu erstellen, darunter die OpenAI API, Hugging Face und LangChain.

• 4.4+
• 14 Wiederholungen

Verbessere deine R-Programmierkenntnisse! Lerne, wie du mit gängigen Datenstrukturen arbeitest, Code optimierst und deine eigenen Funktionen schreibst.

• 4.2+
• 4 Wiederholungen

Von prompt engineering bis hin zu agentischen Systemen – entwickle das komplette Skillset, um skalierbare KI-Anwendungen zu bauen, mit einem KI-Tutor an deiner Seite.

• 4.6+
• 52 Wiederholungen

Baue deine Programmierkenntnisse in Python aus. Lerne, mit Modulen und Paketen zu arbeiten, integrierte Datentypen zu nutzen und eigene Funktionen zu schreiben.

• 4.8+
• 34 Wiederholungen

Datenkompetenz ist längst nicht mehr nur für Fachleute wichtig – sie gehört heute in der Arbeitswelt zu den grundlegenden Fähigkeiten.

• 4.7+
• 56 Wiederholungen

Vom Verständnis zum Data Storytelling: Wertvolle Datenkompetenz aufbauen, um selbst die größten Herausforderungen rund um Daten zu meistern.

• 4.7+
• 94 Wiederholungen

Bereite dich auf die Microsoft-Zertifizierung Azure Fundamentals (AZ-900) vor und lerne die Grundlagen von Azure kennen: Computing, Speicher und Netzwerke.

• 4.8+
• 48 Wiederholungen

Bereite dich auf Amazons AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02) vor und lerne, zentrale AWS-Compute-, Datenbank- und Speicherdienste zu nutzen und abzusichern.

• 4.7+
• 28 Wiederholungen

Entdecke, wie KI-Agenten deine Arbeitsweise verändern und Mehrwert für dein Unternehmen schaffen können!

• 4.5+
• 9 Wiederholungen

Lerne die Kunst des Machine Learning und werde zum Profi in Sachen Vorhersagen, Mustererkennung sowie den Grundlagen von Deep Learning und Reinforcement Learning.

• 4.8+
• 18 Wiederholungen

Dieser Lernpfad führt dich in die Grundlagen von ChatGPT und Prompt Engineering ein – inklusive Techniken zur Erstellung wirkungsvoller Prompts für optimale Ergebnisse.

• 4.7+
• 34 Wiederholungen

Bring deine Excel-Kenntnisse mit den Excel Power Tools auf ein neues Level: Meistere Power Query, Power Pivot und die dynamische M-Sprache.

• 4.9+
• 13 Wiederholungen

Bereite dich auf die Copilot-Zertifizierung von GitHub (GH-300) vor und meistere KI-gestütztes Programmieren, Copilot-Funktionen und verantwortungsvolle KI.

• 5
• 1 Wiederholung

Baue deine Python-Kenntnisse für die Softwareentwicklung aus. Schreib saubere Funktionen, meistere OOP, Datenstrukturen und Algorithmen und liefere gut getesteten Code.

• 4.8+
• 20 Wiederholungen

Beschleunige deinen Einstieg in die Welt der KI, steigere deine Produktivität mit KI-Tools und entwickle eine umfassende KI-Strategie.

• 4.8+
• 15 Wiederholungen

Verbessere deine Business-SQL-Kenntnisse. Lerne, wie du mit SQL schnell Daten analysieren und aussagekräftige Berichte erstellen kannst, um Geschäftsprobleme zu lösen.

• 5
• 11 Wiederholungen

Meistere mit diesem Lernpfad die Führung im KI-Bereich: Monetarisiere KI, schaffe Vertrauen mit verantwortungsvoller und erklärbarer KI und sichere deine Innovationen. Geh selbstbewusst voran!

• 5
• 13 Wiederholungen

Lerne die Grundlagen von Java und entwickle praxisnahe Anwendungen mit einer der weltweit meistgenutzten Programmiersprachen.

• 4.9+
• 11 Wiederholungen

Sammle praktische Erfahrungen mit Snowflake! Lerne, Daten abzufragen, zu modellieren und zu verwalten – in diesem interaktiven Einstieg für Data Engineers, Analysten und BI-Profis.

• 4.7+
• 4 Wiederholungen

Entdecke die Geheimnisse der Data Governance: Verwalte, sichere und schütze Daten effektiv.

• 4.6+
• 11 Wiederholungen

Bereite dich auf die Snowflake SnowPro Core-Zertifizierungsprüfung (COF-C03) vor .

• 5
• 7 Wiederholungen

Setze deine Reise zum maschinellen Lernen mit Deep Learning fort. Verwende die PyTorch-Bibliothek, um neuronale Netze zur Modellierung verschiedener Datentypen zu erstellen.

• 4.7+
• 8 Wiederholungen

Mit Pandas wird die Datenbearbeitung zum Kinderspiel. Du lernst, wie du Daten in DataFrames umwandeln, sortieren und filtern kannst, damit du sie schnell analysieren kannst.

• 4.5+
• 16 Wiederholungen

Lerne die Grundlagen von Tableau und entwickle die Fähigkeiten, die du brauchst, um die Tableau Desktop Specialist Zertifizierung zu bestehen. Keine Vorkenntnisse erforderlich!

• 4.8+
• 8 Wiederholungen

Lerne alles, was du brauchst, um Alteryx Designer sicher zu beherrschen und die Alteryx Core Certification-Prüfung zu bestehen. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

• 4.7+
• 14 Wiederholungen

Lerne die Versionsverwaltung mit Git von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows. Änderungen im Lernpfad nachverfolgen, Repositories verwalten und effizient zusammenarbeiten.

• 4.8+
• 7 Wiederholungen

Baue mit dbt Fundamentals zuverlässige, skalierbare Daten-Pipelines – ein praxisnaher Lernpfad für Datenanalysten, Data Engineers und Analytics Engineers.

• 4.7+
• 8 Wiederholungen

Lerne die wichtigsten Datenkonzepte kennen, finde heraus, wie du mit Daten Fragen aus der Praxis beantworten kannst, und werde ein selbstbewussterer, datengestützter Entscheider.

• 5
• 1 Wiederholung

Schreib Code und entwickle Softwareanwendungen schneller als je zuvor – mit den neuesten KI-Entwicklertools wie GitHub Copilot, Windsurf und Replit.

• 4.2+
• 7 Wiederholungen

Lerne die EU-KI-Verordnung und die Grundlagen der KI. Lerne, dich in den Vorschriften zurechtzufinden und mit verantwortungsvoller KI Vertrauen aufzubauen.

• 4.9+
• 13 Wiederholungen

Lerne, statistische Kennzahlen und Wahrscheinlichkeiten sicher zu berechnen, statistische Modelle zu bewerten und aus Hypothesentests Schlussfolgerungen zu ziehen.

• 4.5+
• 2 Wiederholungen

Mit diesem kurzen Lernpfad bringst du deine Fähigkeiten in der Erstellung von Dashboards und Berichten auf das nächste Level.

• 5
• 8 Wiederholungen

Verbessere deine Programmierkenntnisse. Lerne, wie du Code optimierst, Funktionen und Tests schreibst und Best-Practice-Techniken der Softwareentwicklung anwendest.

• 5
• 3 Wiederholungen

Entdecke die Kunst des Data Storytelling. Verwandle rohe Informationen in einprägsame Erzählungen.

• 4.6+
• 14 Wiederholungen

Entdecke die Möglichkeiten von Docker und Kubernetes: Mit diesem interaktiven Lernpfad kannst du Anwendungen in modernen Umgebungen entwickeln und bereitstellen.

• 5
• 3 Wiederholungen

Beherrsche DSGVO, Datenschutz und Sicherheit, um Daten zu schützen, Compliance sicherzustellen und in einer digitalen Welt Vertrauen aufzubauen.

• 3.6+
• 6 Wiederholungen

Meistere, wie du Big Data mit Apache Spark und der PySpark-API verarbeitest und effizient einsetzt.

• 4.3+
• 9 Wiederholungen

In praxisnahen Kursen und Projekten lernst du, APIs mit Python und FastAPI zu erstellen und zu verwalten.

• 4.6+
• 8 Wiederholungen

Lerne, mit dem LangChain-Framework wirkungsvolle LLM-Anwendungen zu entwickeln – darunter RAG-Workflows und agentische Systeme!

• 5
• 4 Wiederholungen

Bring deine Kenntnisse in Data Science mit den beliebtesten und leistungsstärksten Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung auf ein neues Level.

• 4.5+
• 4 Wiederholungen

Du erhältst einen umfassenden Überblick über generative KI und erfährst, wie du generative KI und Google Cloud für die Transformation von Organisationen nutzen kannst.

• 5
• 2 Wiederholungen

Erwerbe die grundlegenden Fähigkeiten, die du für die Analyse von Finanzdaten in Power BI benötigst.

• 4.6+
• 3 Wiederholungen

Vertiefe dein Wissen im Cloud Computing. Bereite dich mit diesem Programm auf die Zertifizierungsprüfung zum Google Cloud Digital Leader vor.

• 5
• 4 Wiederholungen

Entdecke die Macht der Statistik in R. Lerne die wichtigsten statistischen Konzepte, Themen und Techniken kennen, die Datenwissenschaftler und Statistiker jeden Tag verwenden.

Baue mit praxisnahem Training zentrale Kompetenzen in Sigma auf – und lerne, Erkenntnisse zu gewinnen, KI-Apps zu entwickeln und Analytics mit klaren Governance-Regeln umzusetzen. Benötigte Erfahrung

• 4.6+
• 10 Wiederholungen

Erwerbe die Grundkenntnisse, die du brauchst, um datengestützte Finanzentscheidungen in Python zu treffen - mit Pandas, NumPy, Statsmodels und den Pyfolio-Bibliotheken.

• 4.9+
• 14 Wiederholungen

Tauche ein in die Grundlagen von Machine Learning Operations (MLOps) und lerne die Konzepte zur Produktion und Überwachung von Machine Learning-Modellen kennen!

• 5
• 2 Wiederholungen

Lerne, große Sprachmodelle (LLMs) mit PyTorch und Hugging Face zu entwickeln und dabei die neuesten Deep-Learning- und NLP-Techniken einzusetzen.

Setze KI und Claude in allen Phasen der Datenanalyse ein. Bereinige, analysiere und visualisiere Daten, automatisiere wiederkehrende Aufgaben und liefere Erkenntnisse, denen du vertrauen kannst.

• 4.3+
• 8 Wiederholungen

Lerne, wie du mit Natural Language Processing (NLP) in Python Texte transkribierst und spannende Erkenntnisse aus Büchern, Bewertungsseiten und Online-Artikeln gewinnst.

• 4.8+
• 7 Wiederholungen

Erwerbe die Datenbankkenntnisse, die du brauchst, um ein selbstbewusster, gut verdienender SQL DBA zu werden. Lerne, wie du deine PostgreSQL Datenbank erstellst, erweiterst und verwaltest.

• 4.8+
• 5 Wiederholungen

Lerne, Zeitreihendaten in Python mit pandas, NumPy und Matplotlib zu bearbeiten, zu interpretieren und zu visualisieren.

• 5
• 3 Wiederholungen

Beginne mit der Entwicklung von KI-Systemen auf Basis von Frontier-Modellen von OpenAI. Lernen, wie sich die OpenAI API nutzen lässt, um auf die Modelle von OpenAI zuzugreifen und sie in KI-Systeme zu integrieren.

• 5
• 7 Wiederholungen

Eigne dir die nötigen SQL Server-Grundkenntnisse an, um Daten zusammenzufassen, Tabellen zu verknüpfen und deine Daten mithilfe von SQL Server-Funktionen zu analysieren.

• 5
• 2 Wiederholungen

Tauche ein und lerne die wichtigsten SQL Server-Fähigkeiten, die du brauchst, um die Datenbank deines Unternehmens sicher einzurichten, zu gestalten und zu pflegen.

Erstelle produktive Daten-Pipelines mit Apache Airflow. Entwickle dich von einfachen DAGs zu zeitgesteuerten, getesteten Workflows, die zuverlässig selbstständig laufen.

• 4.9+
• 12 Wiederholungen

Werde zum Google Sheets-Profi. Lerne die wichtigsten Kompetenzen, die du brauchst, um Daten mit Google Sheets zu analysieren.

• 5
• 1 Wiederholung

Erhalte mit Databricks Genie Antworten aus deinen Daten in einfachem Englisch. Lerne, Genie-Spaces aufzubauen, zu kuratieren und zu überwachen, auf die sich dein Team verlassen kann.

• 4+
• 3 Wiederholungen

Entwickle KI-gestützte Anwendungen mit Snowflake. Beherrsche Datenmanagement und generative KI, um intelligente Lösungen in der Cloud zu entwickeln.

• 5
• 1 Wiederholung

Entdecke die neuesten Open-Source-KI-Modelle, Datensätze und Apps, entwickle KI-Agenten und optimiere LLMs mit Hugging Face. Werde noch heute Teil der größten KI-Community!

• 4.6+
• 3 Wiederholungen

Grundlagen von verantwortungsvoller KI Baue grundlegende Kompetenzen in den Bereichen Ethik, Datenmanagement und Compliance auf, um KI über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu steuern.

• 4.8+
• 7 Wiederholungen

Erwerbe die Fähigkeiten, die du in der Praxis brauchst, um die wichtigen Erkenntnisse zu gewinnen! Entdecke, wie du APIs und Webdaten importierst, bereinigst und mit ihnen arbeitest.

• 5
• 3 Wiederholungen

Lerne die KNIME Analytics Platform kennen und bereite dich auf die L1-Zertifizierung vor. Lerne, Daten aufzubereiten, zu transformieren und zu visualisieren, um Workflows zu erstellen.

• 4+
• 1 Wiederholung

Leistungsstarkes Toolkit für fundiertere Entscheidungen. Entwickle, optimiere und bewerte Entscheidungsmodelle, vermeide Verzerrungen und nutze analytisches Denken, um reale Probleme anzugehen.

Lerne Data Engineering mit Google Cloud. Erstelle Data Lakes, Data Warehouses und Pipelines mit BigQuery, Dataflow und Cloud Composer.

• 5
• 3 Wiederholungen

Beherrsche die beliebtesten Techniken des überwachten maschinellen Lernens, um Vorhersagen mit gelabelten Daten zu treffen.

• 4.6+
• 5 Wiederholungen

Entdecke die Welt der computergestützten Biologie mit den wichtigen Bioconductor-Paketen und -Workflows für die Analyse von Sequenzierungsdaten der nächsten Generation.

• 4.5+
• 2 Wiederholungen

Erwirb die Finanz- und Python-Kenntnisse für deinen Einstieg in die Finanzwelt – in einem gemeinsam mit dem Corporate Finance Institute (CFI) entwickelten Lernpfad.

• 4+
• 4 Wiederholungen

Erwerbe die Python-Kenntnisse, die du brauchst, um Marketing-Kampagnen zu analysieren, Social-Media-Daten zu untersuchen und maschinelles Lernen zur Vorhersage der Kundenabwanderung zu nutzen.

Bringe deine Machine Learning-Kenntnisse mit diesem fokussierten Kompetenzpfad auf Produktionsniveau.

• 3.6+
• 3 Wiederholungen

Verbessere deine Python-Finanzkenntnisse. Lerne, wie du Portfolios bewertest, das Kreditrisiko berechnest und GARCH Modelle zur Prognose der Volatilität erstellst.

• 3.5+
• 2 Wiederholungen

Meistere die Grundlagen des Reinforcement Learning (RL), um Modelle zu entwickeln, die sich in komplexen realen Umgebungen zurechtfinden und LLMs trainieren können.

• 4.6+
• 5 Wiederholungen

Sie lernen die wichtigsten Funktionen von Gemini kennen und erfahren, wie Sie damit Ihre Produktivität und Effizienz in Google Workspace steigern können.

• 4.8+
• 5 Wiederholungen

Erforsche die auf Python basierende statistische Analyse, um wichtige Entscheidungsfähigkeiten wie A/B-Tests und Bayes'sche Modelle zu erwerben.

• 5
• 3 Wiederholungen

Importiere und bereinige Daten, verarbeite und visualisiere Daten und modelliere und kommuniziere mit Daten in R mit tidyverse.

• 5
• 3 Wiederholungen

Bringe deine Daten mit Datenvisualisierungen in R mit ggplot2 in den Fokus. Erlerne die Fähigkeiten zur Erstellung von Grafiken und Diagrammen, um bessere Datengeschichten zu erzählen.

• 5
• 4 Wiederholungen

Baue ein solides Grundverständnis für KI-Agenten auf – von ihrer grundlegenden Architektur bis zu ihren Auswirkungen in der Geschäftswelt.

• 5
• 6 Wiederholungen

Beherrsche die Grundlagen der objektorientierten Programmierung – einschließlich Vererbung, Polymorphie, Typannotationen, abstrakten Basisklassen und Schnittstellen.

• 4.8+
• 10 Wiederholungen

Nutze deine Python-Kenntnisse, um Bilddaten zu meistern! Von der Vorverarbeitung bis zum Deep Learning entdeckst du die vielfältigen Möglichkeiten, Bilddaten zu nutzen.

• 5
• 3 Wiederholungen

Vertiefe dein Wissen über Datums- und Zeitangaben, reguläre Ausdrücke und Algorithmen in Python!

• 5
• 1 Wiederholung

Beherrsche Polars, eine leistungsstarke Bibliothek für tabellarische Daten in Python, und lerne, Pipelines zu erstellen, die sich beliebig skalieren lassen.

• 4.8+
• 9 Wiederholungen

Mit dplyr und tidyr wird die Datenbearbeitung zum Kinderspiel. Lerne, wie du deine Daten umwandeln, sortieren und filtern kannst, damit du sie schnell analysieren kannst.

• 5
• 3 Wiederholungen

Sage kategoriale und numerische Antworten durch Klassifizierung und Regression voraus und entdecke die verborgene Struktur von Datensätzen mit unüberwachtem Learning.

• 5
• 2 Wiederholungen

Grundlegende Kenntnisse der statistischen Inferenz, die du brauchst, um deine statistischen und Machine-Learning-Modelle zu verstehen, zu interpretieren und zu optimieren.

• 5
• 2 Wiederholungen

Lerne, aussagekräftige Erkenntnisse aus Zeitreihendaten in R zu gewinnen. Entdecke, wie du Zeitreihendaten modellierst, Prognosen erstellst und visualisierst.

• 5
• 3 Wiederholungen

Experimentiere mit Llama 3, um Inferenzen auf vortrainierten Modellen durchzuführen, sie auf benutzerdefinierten Datensätzen abzustimmen und die Leistung zu optimieren.

• 5
• 1 Wiederholung

Erweitere deine finanziellen Google Sheet-Kenntnisse. Lerne, wie du grundlegende Geschäftsmodelle erstellst, Finanzformeln verwendest und Tilgungspläne für Kredite erstellst.

Stelle KI-Agenten mit Googles ADK, Vertex AI Agent Engine, Cloud Run und Memory Bank produktiv bereit und ermögliche einen persistenten, Session-übergreifenden Zustand.

• 5
• 2 Wiederholungen

Erwerbe die praktischen Fähigkeiten, die du brauchst, um deine Daten zu importieren und zu bereinigen, wenn du in R arbeitest - damit du die Erkenntnisse gewinnst, auf die es ankommt.

• 4.5+
• 2 Wiederholungen

Lerne, wie du mit Shiny, einem beliebten R-Paket, hochgradig interaktive Webanwendungen erstellen und deine Analysen als Dashboards und Visualisierungen teilen kannst.

• 5
• 3 Wiederholungen

Bringe deine Fähigkeiten im maschinellen Lernen auf die nächste Stufe. Nutze die Keras-Bibliothek, um neuronale Netze zur Modellierung komplexer Datentypen zu erstellen und zu optimieren.

Lerne, KI-Agenten mit Googles Agent Development Kit (ADK) zu entwickeln, zu optimieren und zu verwalten. Behandelt die Einrichtung von Agenten, Tools, Speicher, Zustand und Verhalten.

• 5
• 1 Wiederholung

Erweitere deine Google Sheet Kenntnisse. Lerne, wie du mit Excel und Sheets durch Datenüberprüfung, Statistiken und reguläre Ausdrücke Zeit sparen kannst!

• 5
• 1 Wiederholung

Entdecke Julia: eine schnelle, benutzerfreundliche Sprache für alle Datenaufgaben. Baue von den Grundlagen bis hin zu allen DataFrames auf, ohne dass du Vorkenntnisse brauchst!

Dieser Lernpfad bietet Kurse auf Abruf, mit denen du dich auf KI-Infrastruktur auf Google Cloud spezialisieren kannst.

• 5
• 1 Wiederholung

Erstelle, untersuche, bewerte und stimme die Parameter verschiedener überwachter Machine Learningmodelle ab.

Dieser Lernpfad bietet eine umfassende Einführung in Machine Learning Operations (MLOps) mit besonderem Fokus auf generative KI.

• 5
• 1 Wiederholung

Meistere die Datenvisualisierung mit Plotly und Dash. Erstelle interaktive Visualisierungen und Dashboards und verwandle Daten in wertvolle geschäftliche Erkenntnisse.

• 5
• 1 Wiederholung

Erwerbe die einführenden Kenntnisse, die du brauchst, um datengestützte Finanzentscheidungen in R zu treffen - mit den Paketen xts, zoo, tidyquant und PortfolioAnalytics.

• 5
• 1 Wiederholung

Erweitere deine Finanzkenntnisse in R. Lerne, wie du Portfolios bewertest, Kreditrisiken berechnest und GARCH Modelle zur Vorhersage der Volatilität erstellst.

Mit diesem Lernpfad können Anwendungsentwickler ihre Projekte um die Möglichkeiten generativer KI erweitern.

• 5
• 5 Wiederholungen

Entdecke Text Mining in R und lerne, wie du mithilfe von Sentimentanalyse in R spannende Erkenntnisse aus Tweets, Produktbewertungen und Büchern gewinnst.

• 5
• 1 Wiederholung

Erstelle wunderschöne interaktive Karten, erforsche deine Daten, indem du in die Diagramme hineinzoomst und mit dem Mauszeiger darüber fährst, und entwerfe ansprechende, dynamische Diagramme in R.

Entdecke, wie GenAI-Agenten Unternehmen verändern, und lerne menschenzentrierte KI-Strategien kennen, um Automatisierung und menschliche Intuition in Einklang zu bringen.

Beherrsche die wichtigsten Apps von Google Workspace – Gmail, Drive, Docs, Sheets, Slides, Meet, Calendar und Chat.

Lerne, hybride und Multi-Cloud-Lösungen auf Google Cloud zu konzipieren. Meistere GKE, Kubernetes, Sicherheit, CI/CD und Multi-Cluster-Management.

• 5
• 1 Wiederholung

Arbeite mit Big Data in R, indem du parallel programmierst, Spark einbindest, skalierbaren und effizienten R-Code schreibst und lernst, Big Data zu visualisieren.

• 5
• 2 Wiederholungen

Lerne, wie du mit effizientem Code und sauberen Daten im Tidyverse effektivere Machine-Learning-Modelle erstellen kannst.

R-Kenntnisse ausbauen, um mit Social-Media-Daten zu arbeiten, Warenkorbanalysen durchzuführen und Machine Learning für fundierte Marketingentscheidungen zu nutzen.

Entwirf, sichere und skaliere Netzwerke in Google Cloud – von VPCs und Routing bis hin zu Load-Balancing, Netzwerksicherheit und hybrider Konnektivität.

Sichere Google Cloud ganzheitlich – von IAM- und VPC-Kontrollen bis hin zu gehärteten VMs, Containern, Daten, KI-Modellen und Schutzmaßnahmen gegen DDoS-Angriffe.