Lernpfade für Datenkompetenzen

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

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

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.

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.

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

Erweitere deine Datenkenntnisse, entdecke, wie du Dictionaries und DataFrames manipulierst, reale Daten visualisierst und deine eigenen Python-Funktionen schreibst.

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.

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

Lerne, wie du mit R aussagekräftige Erkenntnisse aus Zeitreihendaten gewinnen kannst. Erforsche, wie du Zeitreihendaten modellieren, vorhersagen und visualisieren kannst.

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

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

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

Lerne die Kunst des Machine Learning und werde zum Meister der Vorhersage, der Mustererkennung und der Anfänge des Deep und Reinforcement Learning.

Entdecke Text Mining in R und lerne, wie du mit Hilfe der Sentiment-Analyse in R spannende Erkenntnisse aus Tweets, Produktbewertungen und Büchern gewinnen kannst.

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

Erwerbe die Fähigkeiten, die du brauchst, um Zeitreihendaten in Python zu manipulieren, zu interpretieren und zu visualisieren, indem du Pandas, NumPy und Matplotlib benutzt.

Arbeite mit Big Data in R durch parallele Programmierung, Schnittstellen zu Spark, schreibe skalierbaren und effizienten R-Code und lerne, wie du Big Data visualisieren kannst.

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

Lerne die Visualisierung und Analyse von Netzwerkdaten in R mit igraph und anderen Visualisierungsbibliotheken. Dieser Lernpfad wird am 27. Februar 2025 archiviert.

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

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.

Beherrsche die SQL Grundlagen, die du für dein Geschäft brauchst, lerne, wie du SQL Abfragen schreibst, und beginne, deine Daten mit dieser leistungsstarken Sprache zu analysieren.

Selbstständig lernen, Statistiken und Wahrscheinlichkeiten zu berechnen, statistische Modelle zu bewerten und Schlussfolgerungen aus Hypothesentests zu ziehen.

Erweitere die R-Kenntnisse, die du brauchst, um mit Social-Media-Daten zu arbeiten, Marktkorbanalysen durchzuführen und maschinelles Lernen für deine Marketingentscheidungen zu nutzen.

Grundlegende Kenntnisse der statistischen Inferenz, die du brauchst, um deine statistischen und maschinellen Lernmodelle zu verstehen, zu interpretieren und zu optimieren.

Verbessere deine Data Science-Fähigkeiten mit den beliebtesten und robustesten Datenvisualisierungsbibliotheken von Python.

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

Erwirb die SQL Server-Kenntnisse, die du brauchst, um Daten zusammenzufassen, Tabellen zu verbinden und deine Daten mit SQL Server-Funktionen zu analysieren.

Setze deine Python-Kenntnisse ein, um dich mit Bilddaten zu beschäftigen! Von der Vorverarbeitung bis zum Deep Learning entdeckst du die vielen Möglichkeiten, wie du Bilddaten nutzen kannst.

Werde ein Google Sheets-Meister. Erlerne die Grundkenntnisse, die du brauchst, um Daten mit Google Sheets zu analysieren.

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

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

Meistere die Verarbeitung von Big Data und deren effiziente Nutzung mit Apache Spark unter Verwendung von PySpark API.

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

Du lernst die wichtigsten Datenkonzepte kennen, verstehst, wie du reale Fragen mit Hilfe von Daten beantworten kannst, und wirst zu einem selbstbewussten datengesteuerten Entscheidungsträger.

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.

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

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

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.

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

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.

Datenkompetenz ist nicht nur etwas für Datenspezialisten, sondern eine grundlegende Lebenskompetenz, die jeder braucht.

Lerne, wie du mit Natural Language Processing (NLP) in Python Bücher, Rezensionsseiten und Online-Artikel transkribieren und spannende Erkenntnisse daraus gewinnen kannst.

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

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

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

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

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

Vom Verstehen bis zum Erzählen von Datengeschichten - erwerbe wertvolle Data Literacy Skills, um die schwierigsten Datenherausforderungen zu meistern.

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

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

Entdecke die Grundlagen der KI, lerne Modelle wie ChatGPT kennen und entschlüssele die Geheimnisse der generativen KI, um dich in der dynamischen KI-Landschaft zurechtzufinden.

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.

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

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

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

Beschleunige deine KI-Reise, erobere den ChatGPT, und entwickle eine umfassende Strategie für künstliche Intelligenz.

Beginnen Sie mit der Erstellung von KI-Systemen mit Modellen von OpenAI. Erfahren Sie, wie Sie die OpenAI-API verwenden, um die GPT- und Whisper-Modelle von OpenAI aufzurufen.

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

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

Erforsche die Grundlagen von ChatGPT und Souffleurtechnik. Beherrsche die Crafting-Prompts, um die Fähigkeiten von ChatGPT zu maximieren.

Bereite dich auf die Azure Fundamentals-Zertifizierung (AZ-900) von Microsoft vor, indem du die Grundlagen von Azure lernst: Computing, Storage und Networking.

Lernen Sie, KI-gestützte Anwendungen mit den neuesten KI-Entwickler-Tools zu erstellen, darunter die OpenAI API, Hugging Face und LangChain.

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

Erwerbe die notwendigen Fähigkeiten, um Alteryx Designer zu beherrschen und die Alteryx Core Certification Prüfung zu bestehen. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Bringe deine Fähigkeiten im Machine Learning mit diesem Lernpfad auf Produktionsniveau.

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

Vertiefen Sie Ihre Python-Programmierkenntnisse. Lernen Sie, wie Sie mit Modulen und Paketen arbeiten, mit eingebauten Datentypen arbeiten und eigene Funktionen schreiben.

Verbessere deine Excel-Kenntnisse mit den Excel Power Tools: Beherrsche Power Query, Power Pivot und die dynamische M-Sprache.

Meistere die KI-Führung mit diesem Lernpfad: Monetarisiere KI, schaffe Vertrauen mit verantwortungsvoller und erklärbarer KI und sichere deine Innovationen. Führe mit Vertrauen!

Beherrsche das EU AI Gesetz und die Grundlagen der KI. Lerne, mit Vorschriften umzugehen und das Vertrauen in verantwortungsvolle KI zu stärken.

In diesem interaktiven Track lernst du die Leistungsfähigkeit von Docker und Kubernetes kennen und kannst Anwendungen in modernen Umgebungen entwickeln und einsetzen.

Bereite dich auf Amazons AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02) vor, indem du lernst, wie du die wichtigsten AWS-Rechen-, Datenbank- und Speicherdienste nutzen und sichern kannst.

Dieser kurze Kurs bringt deine Fähigkeiten im Dashboarding und Reporting auf die nächste Stufe.

Bereite dich auf die GitHub Foundations Certification vor, indem du die Grundlagen von Git und GitHub lernst: Versionskontrolle, Zusammenarbeit und Verzweigung.

Building APIs in Python bringt dir in praktischen Kursen und Projekten bei, wie du mit Python und FastAPI APIs erstellen und verwalten kannst.

Beherrsche GDPR, Datenschutz und Sicherheit, um Daten zu schützen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und Vertrauen in einer digitalen Welt aufzubauen.

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

Beherrsche die Grundlagen der objektorientierten Programmierung, einschließlich Vererbung, Polymorphismus, Type Hinting, abstrakte Basisklassen und Schnittstellen.

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

Lerne die KNIME Analytics Platform kennen und bereite dich auf die L1-Zertifizierung vor. Erwerbe Kenntnisse in der Datenaufbereitung, -umwandlung und -visualisierung, um Workflows zu erstellen.