Karrierefördernde Lernpfade

Lerne Data Science in Python – von Datenmanipulation bis Machine Learning. Dieser Lernpfad vermittelt dir die Fähigkeiten, die du als Data Scientist brauchst!

Erwerbe die SQL-Kenntnisse, die du brauchst, um eine Datenbank abzufragen, die Ergebnisse zu analysieren und ein SQL-kompetenter Datenanalyst zu werden. Du brauchst keine Erfahrung im Programmieren zu haben!

Zusammen mit Microsoft entwickelt – hol dir die Power BI-Kenntnisse, die du brauchst, um Daten für die PL-300 Data Analyst-Zertifizierung vorzubereiten, zu modellieren und zu visualisieren.

Entwickle deine Fähigkeiten zur Datenanalyse in Python. Erwerbe die Fähigkeiten eines Datenanalysten, um Daten zu manipulieren, zu analysieren und zu visualisieren. Keine Erfahrung im Programmieren erforderlich!

Erwerbe gefragte Fähigkeiten, um Daten effizient zu erfassen, zu bereinigen, zu verwalten und Pipelines zu planen und zu überwachen, und hebe dich damit im Bereich Data Engineering ab.

Lerne die Grundlagen des Data Engineering: Datenbankdesign und Data Warehousing, die Arbeit mit Technologien wie PostgreSQL und Snowflake!

Lerne, wie du KI mithilfe von APIs und Open-Source-Bibliotheken in Softwareanwendungen integrierst. Starte noch heute deine Reise zum AI Engineer!

Trainiere und stimme die neuesten KI-Modelle für die Produktion ab, einschließlich LLMs wie Llama 3. Beginne deine Reise zum KI-Ingenieur noch heute!

Lerne Python für die Softwareentwicklung, vom Schreiben von Funktionen bis zur Definition von Klassen. Erwerbe die nötigen Fähigkeiten, um deine Karriere als Entwickler/in zu starten!

Entdecke das maschinelle Lernen mit Python und arbeite daran, ein Wissenschaftler für maschinelles Lernen zu werden. Erforsche überwachtes, unüberwachtes und tiefes Lernen.

Lerne, wie du R für die Datenwissenschaft nutzen kannst, von der Datenbearbeitung bis zum maschinellen Lernen. Erwerbe die karrierefördernden Fähigkeiten, die du brauchst, um in der Datenwissenschaft erfolgreich zu sein!

Vom Testen von Code und der Implementierung von Versionskontrolle bis hin zum Web Scraping und der Entwicklung von Paketen: Mach den nächsten Schritt auf deiner Reise als Python-Entwickler!

Auf diesem Lernpfad lernst du alles, was du über maschinelles Lernen und MLOps wissen musst.

Von der explorativen Datenanalyse mit dplyr bis hin zur Datenvisualisierung mit ggplot2 - erwerbe die karrierefördernden R-Kenntnisse, die du für deinen Erfolg als Datenanalyst/in brauchst!

Lerne Data Science in Python, von der Datenbearbeitung bis zum maschinellen Lernen, und erwerbe die Fähigkeiten, die du für die Zertifizierung zum Data Scientist in Python brauchst!

Beherrsche Tableau für die Datenanalyse und entwickle deine Fähigkeiten in einem der beliebtesten BI Tools der Welt. Es ist keine vorherige Erfahrung erforderlich.

Lerne, wie du in Snowflake entwirfst, abfragst und erstellst – meistere Snowflake SQL für Transformation und Modellierung, um ein einsatzbereiter Data Engineer zu werden.

Lerne Databricks, SQL, Datenvisualisierung und -verwaltung in der Lakehouse-Plattform für die Zertifizierung zum Databricks Data Analyst Associate.

In unserem Lernpfad zum Professional Data Engineer lernst du die fortgeschrittenen Fähigkeiten und modernsten Tools kennen, die die Arbeit im Data Engineering heute revolutionieren.

Erwerbe die SQL Server-Kenntnisse, die du brauchst, um deine Abfragen mit SQL Server zu schreiben, Fehler zu beheben und zu optimieren.

Ein Statistiker oder eine Statistikerin sammelt und analysiert Daten und hilft Unternehmen, quantitative Daten sinnvoll zu nutzen, indem er oder sie Trends erkennt und Vorhersagen trifft.

Lerne Data Science mit R, von der Datenbearbeitung bis zum maschinellen Lernen, und erwerbe die Fähigkeiten, die du für die Zertifizierung zum Data Scientist in R brauchst!

Erwerbe die karrierefördernden Fähigkeiten, die du brauchst, um als R-Entwickler/in erfolgreich zu sein, indem du lernst, Code effizient zu schreiben und zu verpacken. Du brauchst keine Erfahrung im Programmieren!

Sorge dafür, dass die Portfolios risikoausgewogen sind, hilf dabei, neue Handelsmöglichkeiten zu finden, und bewerte die Preise von Vermögenswerten mithilfe mathematischer Modelle.

Ein Wissenschaftler für maschinelles Lernen erforscht neue Ansätze und erstellt Modelle für Machine Learning.