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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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Lerne in nur vier Stunden die Grundlagen der Datenanalyse mit Python und entdecke beliebte Python-Pakete.
Softwareentwicklung
Kurs
Meistere die Grundlagen von Power BI und lerne, wie du mit dieser Datenvisualisierungssoftware aussagekräftige Berichte erstellst.
Datenvisualisierung
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In diesem 2-stündigen Kurs lernst du im Handumdrehen, wie man relationale Datenbanken mit SQL erstellt und abfragt.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne, wie du mit ChatGPT effektive Prompts schreibst, die du noch heute in deinem Arbeitsablauf anwenden kannst.
Künstliche Intelligenz
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Dieser Kurs führt dich in die KI-Ethik ein und beleuchtet Aspekte wie Grundprinzipien, Fairness, Verzerrungen und Vertrauen ins KI-Design.
Künstliche Intelligenz
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Lerne die Grundlagen von KI-Agenten, ihre Bausteine und echte Anwendungen kennen – ganz ohne Programmieren.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse in R, einschließlich Vektoren, Listen und Datenrahmen, und übe R mit echten Datensätzen.
Softwareentwicklung
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Du lernst die Grundlagen von KI kennen und wie du sie verantwortungsbewusst nutzt, um smarter und produktiver zu arbeiten.
Künstliche Intelligenz
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Erweitere deine Data-Science-Fähigkeiten und lerne, wie du mit Matplotlib Visualisierungen erstellst und DataFrames mit pandas bearbeitest.
Softwareentwicklung
Kurs
Dieser Einführungskurs vermittelt dir die Grundlagen von Data Science – keine Programmierkenntnisse erforderlich.
Datenkompetenz
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Dieser Kurs mit zahlreichen praxisnahen Übungen vermittelt dir die nötigen Kenntnisse, um Daten mit deinem eigenen SQL-Code zu analysieren.
Datenbearbeitung
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Lerne die Grundlagen von Excel und nutze dieses Tabellenkalkulationsprogramm für wirkungsvolle Analysen.
Datenbearbeitung
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Erweitere deine SQL-Kenntnisse und erfahre alles Wichtige über Tabellen-Joins, Mengenoperationen und Unterabfragen.
Datenbearbeitung
Kurs
Entwickle deine ersten KI-gestützten Anwendungen mit der API von OpenAI und lerne zugrunde liegende Funktionen von ChatGPT & Co. kennen.
Künstliche Intelligenz
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Erweitere deine pandas-Kenntnisse und lerne, wie du Daten importierst und bereinigst, Kennzahlen berechnest und Visualisierungen erstellst.
Datenbearbeitung
Kurs
Eine Einführung ins Cloud Computing mit den wichtigsten Konzepten, Begriffen und Tools – ohne Programmierkenntnisse.
Cloud
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Beherrsche die Grundlagen der Programmierung in Python. Keine Vorkenntnisse erforderlich!
Softwareentwicklung
Kurs
In diesem interaktiven Kurs mit realen Datensätzen lernst du, mithilfe von scikit-learn in Python leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Einführungskurs stellt grundlegende KI-Konzepte vor, zum Beispiel maschinelles Lernen, Deep Learning, NLP, generative KI und mehr.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Hier lernst du, wie Data Engineers die Grundlagen für Data Science schaffen – ganz ohne Programmieren.
Data Engineering
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Dieser Kurs erklärt, wie du ChatGPT effektiv nutzt, was beim Prompting zu beachten ist und welche Anwendungsfälle es in Unternehmen gibt.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Dieser praxisnahe Einführungskurs behandelt die Grundlagen von Datentypen und Datenstrukturen, die DIKW-Pyramide, die Datenethik und mehr.
Datenkompetenz
Kurs
Erweitere dein Wissen zu Power BI und lerne Grundlagen von Data Analysis Expressions (DAX), z. B. berechnete Spalten, Tabellen und Formeln.
Datenbearbeitung
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Analysiere Daten mit PivotTables und logischen Funktionen für Fortgeschrittene und erstelle Was-wäre-wenn-Analysen und Prognosen.
Berichtswesen
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Entdecke die Grundlagen von Git für die Versionskontrolle in deinen Software- und Datenprojekten.
Softwareentwicklung
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In diesem Kurs lernst du das spannende Themenfeld des maschinellen Lernens kennen – und du benötigst dafür gar keine Programmierkenntnisse.
Maschinelles Lernen
Kurs
Daten sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken – und darum ist Datenkompetenz unverzichtbar.
Datenkompetenz
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Lerne, mit komplexen SQL-Abfragen diverse Data-Science-Aufgaben zu lösen und Datensätze für Analysen in PostgreSQL vorzubereiten.
Datenbearbeitung
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Dieser Einführungskurs erleichtert dir die ersten Schritte mit Tableau und behandelt wichtige Grundlagen, z. B. Funktionen und Dashboards.
Datenvisualisierung
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Power BI ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenvisualisierung und kann in Berichten und Dashboards verwendet werden.
Datenvisualisierung
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.