Data Science & Machine Learning
Online-Kurse im Fachbereich Daten & KI
Machine Learning mit Python von den Grundlagen bis zum eigenen Modell: die Werkzeuge NumPy, Pandas und Matplotlib, die Algorithmen von Regression bis Random Forest mit scikit-learn, dazu Statistik und Mathematik für die Datenarbeit und Kurse zur Karriere als Data Scientist. Neuronale Netze und Frameworks stehen unter Deep Learning, die Sprache R unter R & RStudio.
- Machine Learning 1x1 - inklusive Python DemosHerzlich willkommen in meinem Kurs: Machine Learning 1x1In diesem Kurs lernst Du alle wichtigen Grundlagen des Machine Learning. Du erfährst, wie sich das Machine Learning in den Kontext der Künstlichen Intelligenz einordnet und erhältst einen Überblick über die verschiedenen Machine Learning-Tasks und -Algorithmen im Bereich des Supervised Learning. Du lernst, was Machine Learning-Algorithmen eigentlich genau lernen und wie sie es lernen. Außerdem stelle ich Dir den größten Feind eines jeden Data Scientists vor: das Overfitting. Alle Konzepte besprechen wir nicht nur in der Theorie, sondern machen sie im Rahmen von Code Demos direkt anfassbar. Alle Code-Beispiele sind in Python programmiert - wir arbeiten mit einschlägigen ML Libraries wie Pandas, NumPy und Scikit-learn. Alle Materialien, die wir im Kurs verwenden (Power Point Slides, Python Notebooks, usw.), stehen Dir zeitlich unbegrenzt auch zum Download zur Verfügung. Wenn Du Inhalte aus diesem Kurs für eigene Präsentationen / Veröffentlichungen verwenden möchtest, freue ich mich darüber - bitte Dich aber gleichzeitig darum, auf mich als Urheber zu referenzieren. Solltest Du während des Kurses Fragen oder Anmerkungen haben, kannst Du mich jederzeit gerne kontaktieren - ich freue mich über Deine Nachricht und Dein Feedback. Dieser Kurs ist ein Teil meiner Wissens-Plattform MACHINE LEARNING-READY. Alle Informationen zu den weiteren Wissensangeboten rund um das Thema Machine Learning findest Du auf meiner Website. Dort hast Du auch die Möglichkeit, Dich für meinen Newsletter anzumelden und von besonderen Angeboten zu profitieren. Den Link zur Website findest Du in meinem Profil auf LinkedIn.
- Machine Learning-Algorithmen - inklusive Python DemosHerzlich willkommen in meinem Kurs: Machine Learning-Algorithmen aus der Data Science-PraxisIn diesem Kurs lernst Du alle praxisrelevanten Machine Learning-Algorithmen kennen: Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, k-Nearest Neighbors und k-Means Clustering. Du lernst nicht nur die theoretischen Grundlagen der einzelnen Algorithmen, sondern erfährst im Rahmen der Code Demos auch, wie man die Algorithmen in der Praxis implementiert. Alle Code-Beispiele sind in Python programmiert - wir arbeiten mit einschlägigen ML Libraries wie Pandas, NumPy und Scikit-learn. Alle Materialien, die wir im Kurs verwenden (Power Point Slides, Python Notebooks, usw.), stehen Dir zeitlich unbegrenzt auch zum Download zur Verfügung. Wenn Du Inhalte aus diesem Kurs für eigene Präsentationen / Veröffentlichungen verwenden möchtest, freue ich mich darüber - bitte Dich aber gleichzeitig darum, auf mich als Urheber zu referenzieren. Solltest Du während des Kurses Fragen oder Anmerkungen haben, kannst Du mich jederzeit gerne kontaktieren - ich freue mich über Deine Nachricht und Dein Feedback. Dieser Kurs ist ein Teil meiner Wissensreihe MACHINE LEARNING-READY. Alle Informationen zu den weiteren Wissensangeboten rund um das Thema Machine Learning findest Du auf meiner Website. Dort hast Du auch die Möglichkeit, Dich für meinen Newsletter anzumelden und von besonderen Angeboten zu profitieren. Den Link zur Website findest Du in meinem Profil auf LinkedIn. Dorthin gelangst Du über meine Udemy Dozentenseite oder direkt über Google. Viel Spaß beim Lernen!
- Machine Learning-Ready +Herzlich willkommen in meinem Kurs: MACHINE LEARNING-READY +Mit diesem Kurs erhältst Du unbegrenzten Zugriff auf alle meine Online-Kurse zum Thema Machine Learning - sowohl auf die bereits veröffentlichten als auch auf alle Kurse, die ich zukünftig noch veröffentlichen werde. In meinen Kursen lernst Du alles über Machine Learning, was Du für eine erfolgreiche Karriere als Data Scientist brauchst - von den theoretischen Grundlagen des Machine Learning und den wichtigsten Machine Learning-Algorithmen aus der Data Science-Praxis bis zur praktischen Implementierung produktionsreifer Machine Learning-Anwendungen sowie deren Betrieb und Weiterentwicklung im Rahmen von MLOps. Das Tech Stack, mit dem Du in diesem Kurs arbeiten wirst, umfasst zahlreiche Tools aus der Data Science-Praxis wie z. B. (Jupyter) Notebooks, VS Code und GitHub. Alle Code-Beispiele und Programmierübungen sind in Python programmiert. Wir arbeiten mit einschlägigen Python Libraries wie z. B. Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn und XGBoost. Alle Materialien, die wir im Kurs verwenden (Power Point Slides, Python Notebooks, usw.), stehen Dir zeitlich unbegrenzt auch zum Download zur Verfügung. Wenn Du Inhalte aus diesem Kurs für eigene Präsentationen / Veröffentlichungen verwenden möchtest, freue ich mich darüber - bitte Dich aber gleichzeitig darum, auf mich als Urheber zu referenzieren. Falls Du während des Kurses Fragen oder Anmerkungen hast, kannst Du mich jederzeit gerne kontaktieren - ich freue mich über Deine Nachricht und Dein Feedback.
- 0. Vorbereitungsprojekte für Maschinelles LernenDieser Kurs ist eine kuratierte Sammlung von Inhalten zu überwachtem und unüberwachtem maschinellen Lernen. WICHTIG: Dieser Kurs verwendet Materialien aus zwei früheren Kursen, die auf meinem Udemy-Profil verfügbar sind. Wenn du diese bereits belegt hast, beachte bitte, dass dies eine kombinierte und neu strukturierte Version ist, die ein einheitliches Lernerlebnis bietet, ohne zwischen mehreren Kursen wechseln zu müssen. Praktische Projekte und reale AnwendungenProjekt 1: A/B-Test für Web-TrafficIn diesem Projekt arbeitest du mit echten Web-Traffic-Daten eines Unternehmens, um den Einfluss von zwei Seitenversionen auf die Konversionsrate der Nutzer zu analysieren. Du wirst lernen: Web-Traffic-Daten mit Pandas zu bereinigen und zu analysieren. Statistische Tests wie den t-Test und Hypothesentests zur Vergleichsanalyse anzuwenden. Ergebnisse zu visualisieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Einen Bericht mit umsetzbaren Erkenntnissen zu erstellen, um die Website-Leistung zu optimieren. Projekt 2: Bankdatenanalyse für Maschinelles LernenIn diesem Praxisfall analysierst du einen Finanzdatensatz mit Kundeninformationen einer Bank, um Muster zu erkennen und Daten für zukünftige ML-Modelle vorzubereiten. Du konzentrierst dich auf: Datenbereinigung und -transformation mit Pandas und NumPy. Visuelle Analyse mit Seaborn zur Identifikation von Trends und Korrelationen. Einsatz von beschreibender Statistik zum besseren Verständnis des Kundenverhaltens. Vorbereitung des Datensatzes für prädiktive Modellierung. Projekt 3: VersicherungsdatenanalyseDu arbeitest mit Daten eines Versicherungsunternehmens, um die wichtigsten Faktoren für Kosten und Risiko zu ermitteln.
- Python Data Science Campus: Komplettkurs inkl. PraxisprojektBist du ein Einsteiger in Data Science, ein angehender Data Scientist oder ein erfahrener Programmierer, der seine Kenntnisse auf das nächste Level bringen möchte? Dann führt kein Weg an diesem Python Data Science Campus vorbei! Dieser Kurs bietet dir alles, was du benötigst, um von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken in Data Science und Machine Learning durchzustarten – und das alles mit Python als Hauptwerkzeug! Hast du dich schon einmal gefragt, wie es wäre …Mit Python als Schlüssel zu einer der gefragtesten Kompetenzen in der Tech-Welt zu arbeiten? Alle wichtigen Data-Science-Tools wie Pandas, NumPy und Matplotlib zu meistern, um Daten zu analysieren und zu visualisieren? Dein Wissen auf Machine Learning und Deep Learning auszudehnen und mit Algorithmen wie Künstlichen Neuronalen Netzen und Random Forests zu arbeiten? Projekte Schritt für Schritt zu entwickeln und dabei die gesamte Data-Science-Pipeline zu durchlaufen – von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung? Mit praxisnahen Beispielen und Projekten zu lernen, die dir helfen, dein Wissen sofort anzuwenden und umzusetzen? Zeit, Geld und Nerven zu sparen, indem du auf eine strukturierte Lernreise gehst, die dich effizient und direkt zum Ziel führt? All das ist durch den Python Data Science Campus möglich!
- "Künstliche Intelligenz und Machine Learning" Für AnfängerWillkommen zu unserem umfassenden Kurs über Künstliche Intelligenz und Machine Learning, der speziell für Einsteiger konzipiert wurde, die sich in dieser dynamischen und zukunftsträchtigen Disziplin orientieren möchten. In diesem Kurs werden Sie die faszinierenden Grundlagen von KI und ML erlernen und ein tiefgreifendes Verständnis für die zugrunde liegenden Prinzipien und Technologien entwickeln. Wir beginnen mit einer Einführung in die Geschichte und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und beleuchten die Unterschiede zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning. Sie erhalten Einblicke in reale Anwendungsbeispiele, die die transformative Kraft dieser Technologien verdeutlichen. Anschließend widmen wir uns den grundlegenden Konzepten des Machine Learning, einschließlich der verschiedenen Lernarten wie überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen. Ein wichtiger Schwerpunkt liegt auf der Datenvorbereitung und -verarbeitung, wo Sie lernen, wie man Daten effektiv sammelt, bereinigt und für die Modellbildung vorbereitet. Wir erläutern wesentliche Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und neuronale Netze. Darüber hinaus befassen wir uns mit der Bewertung und Optimierung von Modellen mittels bekannter Metriken und Techniken wie Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning, um maximale Modellleistung zu erzielen. Ein weiterer wichtiger Kursinhalt ist die ethische Verantwortung im Umgang mit KI, einschließlich Datenschutz und der Minimierung von Bias. Abschließend werfen wir einen Blick auf Zukunftstrends, etwa in den Bereichen Deep Learning, Quanten-KI und AutoML, und skizzieren deren Möglichkeiten und Herausforderungen. Mit diesem Kurs legen Sie ein solides Fundament für eine erfolgreiche Karriere in einem der spannendsten Bereiche der heutigen Zeit.
- Machine Learning A-Z: Projektbasiertes Lernen im Bereich KIBist du fasziniert von Machine Learning und Data Science? Dann tauche mit diesem Kurs in die spannende Welt der Daten ein und erlebe, wie viel Spaß es macht, komplexe Probleme mit intelligenten Technologien zu lösen! Ich werde dir Schritt für Schritt die wichtigsten Konzepte beibringen, um dir den optimalen Einstieg zu ermöglichen. Zusätzlich erhältst du in diesem Kurs die Möglichkeit, an 14 realen Python-Projekten zu arbeiten. Mit diesen Projekten wirst du die erlernten Konzepte vertiefen und ihre praktische Anwendung erleben. Nach Beendigung des Kurses kannst du alle Projekte in dein Projektportfolio aufnehmen, um beispielsweise potenziellen Arbeitgebern zu demonstrieren, an welchen spannenden Projekten du gearbeitet und welche wertvollen Fähigkeiten du erworben hast.
- Machine Learning Campus: Data Science mit PythonDu möchtest Machine Learning verstehen und dich zum Data Scientist ausbilden lassen? Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich! Komplettpaket Machine Learning: Alle Grundlagen in Python und Machine Learning Algorithmen mitsamt Evaluation und Feature Engineering. Dabei werden Modelle aus dem Supervised Learning und Clustering betrachtet, sowie das Deep Learning und der KI. Der Fokus liegt auf den aktuellen Themen Reinforcement Learning und Natural Language Processing. Hast du dich schonmal gefragt wie es wäre den aktuell relevantesten Skill zu lernen und...von KI Trends zu profitieren? Möglichkeit auf richtig gut bezahlte Jobs zu haben?mit Python komplexe Probleme spielerisch zu lösen?in der Welt der Künstlichen Intelligenz und Deep Learning mitzuwirken? All das ist möglich im Leben eines Data Scientist. Und mit diesem Kurs bekommst du die vollständige Ausbildung dazu. Abschnitt 1: IntroductionIm ersten Abschnitt des Kurses "Machine Learning Campus: Data Science mit Python" erhältst du eine Einführung in den Kurs. Die erste Lektion bietet einen Überblick über den gesamten Kurs, damit du die Struktur und die wichtigsten Themenbereiche kennenlernen kannst. In der zweiten Lektion stellt sich der Dozent vor und teilt seine Motivation sowie seine Ziele für den Kurs mit, um dir einen persönlichen Einblick zu geben. Abschnitt 2: VorarbeitIn diesem Abschnitt legst du das Fundament für die Arbeit mit Python und den notwendigen Tools. Zunächst lernst du, wie du Python und PyCharm einrichtest. Die darauf folgenden Lektionen vertiefen deine grundlegenden Kenntnisse in Python und führen dich schrittweise in die Welt der Datenwissenschaft ein.
- Data Science Acceleration GuideWillkommen im Kurs "Data Science Acceleration Guide"! Unser Kurs ist mehr als nur Wissen – er bietet praktische Anleitungen und Inspiration, um dich bei der Planung und Umsetzung deiner Karriereziele zu unterstützen. Wir begleiten dich auf diesem aufregenden Weg, von deiner strategischen Planung bis zur Umsetzung in der realen Welt der Data Science. Karriereplanung & Motivation: Erhalte gezielte Richtung und Inspiration, um deine Karriere in Data Science zu planen und anzukurbeln. Ziele mit dem GROW-Modell: Nutze das Coaching-Modul, um klare Ziele zu setzen und Strategien zu entwickeln, wie du sie erreichen kannst. Die Macht des Networkings: Verstehe, warum Networking entscheidend ist und lerne, wie du sinnvolle Verbindungen in der Branche aufbaust. Kursinhalte im Überblick: Persönliche Profile optimieren: Von Lebenslauf und Anschreiben bis zur Gestaltung deiner professionellen Präsenz, inklusive eines persönliches CV-Checkers für den perfekten Auftritt. LinkedIn-Profil aufwerten: Erfahre, wie du dein LinkedIn-Profil optimierst, um dich professionell zu präsentieren und Netzwerkmöglichkeiten zu maximieren. Bewerbungsstrategien: Lerne, überzeugende Case Studies zu erstellen, mit Headhuntern erfolgreich zu interagieren und in Vorstellungsgesprächen zu glänzen. Gehaltsverhandlungen meistern: Erhalte Einblicke in erfolgreiche Verhandlungstechniken, um das bestmögliche Gehalt für deine Fähigkeiten zu erzielen. Erfolgreiches Onboarding: Tipps und Ratschläge für einen nahtlosen Start in deiner neuen Position in der Data Science-Branche. Unsere Zufriedenheitsgarantie: Wir sind überzeugt von der Qualität unseres Kurses.
- Pandas Datenanalyse: Der einfache EinstiegAnforderungenEs sind keine Anforderungen vorausgesetztDu benötigst einen Computer oder Laptop ( Mac, Windows oder Linux)und natürlich die Motivation, Datenanalyse lernen zu wollenPandas, eine der führenden Bibliotheken für Datenanalyse für Python, hat sich als unverzichtbares Werkzeug in der Welt der Datenverarbeitung etabliert. Genutzt von renommierten Unternehmen wie Google, Instagram und Spotify, ist Pandas eine Schlüsselressource für Datenwissenschaftler und Analysten weltweit. Sie ist nicht nur eine bedeutende Technologie in der Gegenwart, sondern auch eine treibende Kraft für zukünftige Entwicklungen im Bereich der Datenanalyse. In diesem Kurs werden Sie in die Grundlagen der Pandas-Bibliothek eingeführt und lernen, wie Sie diese effizient nutzen können. Wir durchlaufen verschiedene Praxisbeispiele, ermöglichen Ihnen das Verfassen eigener Pandas-Skripte und fördern das tiefgehende Verständnis dieser leistungsstarken Datenanalysebibliothek. Ganz gleich, ob Sie Ihre Kenntnisse vertiefen oder als Einsteiger in die Welt der Datenanalyse einsteigen möchten, dieser Kurs bietet Ihnen den idealen Rahmen. Dieser Kurs ist dabei so konzipiert, dass Sie in kürzester Zeit Pandas meistern werden. Durch verschiedene Übungen werden die Inhalte aus den Kursen leicht und verständlich wiederholt und helfen dabei, die Inhalte besser und schneller zu verstehen. Dieser Kurs bietet auch für Fortgeschrittene eine großartige Möglichkeit, sich weiterzubilden und Ihre Karriere voranzutreiben. Melden Sie sich noch heute an und starten Sie Ihre Pandas-Reise! Deine Entscheidung, ein Data Analyst zu sein, kann Dir viele Türen öffnen! Egal ob schulisch oder in deiner Karriere. Der Bedarf an qualifizierten Analysten ist groß.
- Der Pandas Komplettkurs - 2025Pandas ist DAS Analyse-Tool im Jahr 2023. Egal ob im Bereich Datenbanken oder Webentwicklung, vorallem aber Data Science und Machine Learning. Bei Pandas handelt es sich um eine elegante Mischung aus Python und SQL, welches dir erlaubt, zielgerichtete und komplexe Abfragen an dein Datensatz zu stellen. Pandas baut auf dem Table Prinzip auf, wobei es hier speziell um sogenannte DataFrames geht. Diese DataFrames beinhalten Spalten und diese Spalten beinhalten wiederrum Werte unterschiedlichster Datentypen. Das coole an Pandas? Es kann mit all dem perfekt umgehen und egal welcher Use Case dir gerade einfällt, du kannst mit Sicherheit sagen, dass Pandas eine passende Lösung dafür bieten kann. In diesem Kurs behandeln wir Pandas von A - Z. Begonnen bei der Installation von Jupyter Notebook über die Installation von Pandas mittels dem Python Paket Manager PIP, gefolgt von Basic Abfragen des DataFrames bis hin zu komplexen Abfragen unterschiedlicher DataFrames und Merges über mehrere DataFrames hinaus. Dazwischen kümmern wir uns noch um sehr hilfreiche Best-Practice Methoden die du so im Alltag eines Data Scientist finden wirst und auch advanced Methoden mit denen du komplexere Operationen auf einzelne Spalten oder das komplette DataFrame ausführen kannst. Als Bonus habe ich dir ein Plotly Kapitel mit ausgearbeitet und aufgenommen. So kannst du deine Daten nicht nur optimal verarbeiten, sondern im Anschluss daran auch grafisch darstellen und präsentieren. Nach diesem Kurs bist du mehr als vorbereitet und definitiv in der Lage, komplett selbständig Datensätze analysieren zu können. Damit du dich von der Qualität des Kurses selbst überzeugen kannst, habe ich dir ein paar Lektionen kostenlos freigeschalten :-).
- Data Science mit Python - Numpy, Pandas und PlotlyData Scientist - sexiest Job des 21. Jahrhunderts? Vielleicht. Und doch muss man fit dafür sein. Wie bei allem, ist der Anfang das Schwerste, in diesem Fall wird er aber schon vorausgesetzt. Dieser Kurs setzt nämlich Python Kenntnisse voraus und richtet sich an alle, die die Grundlagen von Python verstanden haben. Hiermit könnt ihr einen Fuß in Data Science setzen. Die wichtigsten Module dafür sind Numpy, Pandas und Plotly. Numpy steht für numerical Python. Arrays, Matrizen, Berechnungen, komplexe Datentypen, all das hält Python vor dem Programmierer versteckt, doch mit Numpy tut sich diese Freiheit für den Programmierer auf. Meist ist das erstmal ein Schlag, doch für Data Scientists eine Notwendigkeit, denn die Bibliothek beschleunigt vieles und lässt doch einfach eine Vielzahl an mathematischen Operationen zu. Pandas ist eine Abkürzung für Python and Data Science - ja, ein wenig muss man es wollen. Hier wird auf einer effizienten Datenstruktur gearbeitet, den sogenannten DataFrames. Diese sind vielfältig, haben jedoch auch viele Ähnlichkeiten zu SQL und erlauben es dem Programmierer, Daten auszuwählen, zu sortieren und zu ordnen, die relevant sind. Zu guter Letzt wagen wir einen Blick zu Plotly. Viele Data Scientists arbeiten mit Matplotlib, doch ich bin der Meinung, dass Plotly nicht nur besser aussieht, sondern auch einfacher, schneller und effizienter Grafiken erstellt. Denn darauf kommt es an: Plots, Grafiken, die die Daten direkt für Beteiligte oder Unbeteiligte erklären. Dieser Kurs ist zudem unter aktiver Entwicklung und wird - sofern ich Requests erhalte - auch weiter entwickelt. Je nach Reichweite und Erfolg könnte ich mir auch noch andere Bibliotheken vorstellen, vor allem im Visualisierungsbereich, oder aber Praxisprojekte oder konkrete Ergänzungen für die Module. Daher - meldet euch gerne. Und nun - viel Spaß!
- Machine Learning vom Anfänger zum ML EngineerIn diesem Kurs lernt ihr alles was ihr auf dem Weg zu einem erfolgreichen Machine Learning Engineer bzw. Data Scientist benötigt. Neben vielen theoretischen Visualisierungen und veranschaulichenden Beispielen, bringt dieser Kurs ebenso extrem viele Praxisbeispiele mit. Damit ihr nicht nur die theoretischen Grundlagen kennenlernt, sondern auch lernt diese in der Praxis anzuwenden und selbstständig auf neue Datensätze übertragen könnt! Darüber hinaus warten viele Aufgaben auf euch, die ihr selbst bearbeiten könnt, um das Gelernte noch weiter zu vertiefen! Selbstverständlich warten im Anschluss an die Aufgaben ausführliche Musterlösungen auf euch, so dass ihr bei Problemen jederzeit in der Lösung nachsehen könnt. Dieser Kurs wurde in 8 Abschnitte unterteilt. Als erstes beginnen wir mit einer kurzen Einleitung und erklären euch das Grundprinzip des Maschinellen Lernens. Im Anschluss daran beschäftigen wir uns mit der Learning Theory, worauf im vierten Kapitel die Evaluation folgt. Im fünften Kapitel dreht sich dann alles um die Datenvorverarbeitung. Das darauffolgende Kapitel beschäftigt sich dann mit allen wichtigen Modellen im Bereich des Maschinellen Lernens und gibt euch die besten Algorithmen für den Erfolg als Machine Learning Engineer mit auf den Weg. Das siebte Kapitel geht näher auf den Themenbereich des Clustering ein. Zu guter Letzt bietet der Kurs als Bonus noch ein Kapitel zur Einführung in Neuronale Netze, mit welchen sich wohl die mächtigsten Modelle der heutigen Zeit darstellen lassen. Als krönender Abschluss erwartet euch darüber hinaus noch ein Praxisbeispiel im Rahmen einer Data Science Competition!
- Data Science in Python: Numpy, Pandas, Matplotlib [2025]Starte deine Data-Science-Karriere mit den wichtigsten Python-Tools für Datenanalyse, Transformation und Visualisierung. In diesem praxisorientierten Kurs erlernst du den effizienten Umgang mit den zentralen Data-Science-Bibliotheken NumPy, Pandas und Matplotlib. Diese Tools sind essenziell für jede datengetriebene Anwendung – von der ersten Datenanalyse bis hin zu Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Mit NumPy lernst du, große numerische Datenmengen präzise und speichereffizient zu verarbeiten. Mit Pandas beherrschst du den Import, die Bereinigung und Umstrukturierung von Daten aus unterschiedlichsten Quellen. Matplotlib hilft dir schließlich, deine Daten durch professionelle Diagramme, Plots und Visualisierungen verständlich und überzeugend darzustellen. Zusätzlich erhältst du einen ersten Einblick in weiterführende Bibliotheken wie SciPy, Seaborn, Scikit-learn und OpenCV, um dein Wissen gezielt auszubauen und dich optimal auf die nächsten Schritte im Bereich Data Science vorzubereiten. Ob Berufseinsteiger, Studierender oder ambitionierter Entwickler – dieser Kurs bietet dir eine fundierte Grundlage für deine Arbeit mit Daten.
- Statistik & Mathematik für Data Science & Data AnalyticsMöchtest du dich in Richtung Data Science oder Data Analytics entwickeln? Gute Neuigkeiten, du brauchst keinen Abschluss in Mathematik - dieser Kurs gibt dir das praktische Wissen an die Hand, das du für Data Science im Bereich Statistik und Mathematik benötigst. Falls du vorhast Data Scientist oder Data Analyst zu werden, dann ist es notwendig, dass du ein stabiles Fundament im Bereich Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie hast. Klar steckt hinter Data Science mehr als nur Statistik. Dennoch spielen Mathematik und Statistik eine essentielle Rolle, wenn du als Data Scientist arbeiten möchtest. Ich weiß, dass es nicht unbedingt einfach ist ein stabiles Fundament im Bereich Statistik aufzubauen. Aus diesem Grund habe ich diese Statistik-Masterclass erstellt. Warum solltest du diesen Kurs wählen? Das ist der eine Kurs, den du in Statistik absolvierst. Falls du mit Daten arbeitest, ist das genau der richtige Kurs um dich mit dem praktischen Wissen auszustatten. Du lernst direkt von einem Mathematiker, der zugleich auch als Data Scientist arbeitet. Dieser Kurs vermittelt beides: Theorie & Praktisches WissenNach dem du diesen Kurs abgeschlossen hast, hast du alles, was du brauchst um Statistik & Wahrscheinlichkeit in deinem beruflichen Alltag im Bereich Data Science und Data Analytics zu meistern. Was lernst du in diesem Kurs? Dieser Kurs gibt dir die Chance auf systematische Art die wichtigsten Konzepte in Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie zu meistern: Deskriptive Statistik, Hypothesentests, Regressionsanalyse, Analysis of Variance sowie weitere fortgeschrittene Machine Learning Techniken wie Logistische Regression, Polynomiale Regression, Entscheidungsbäume, Regression Trees und mehr.
- Der ultimative Python-Kurs für Data Science, ML & AIEGAL ob du Python professionell für deinen Job oder privat für dein Hobby erlernen willst. Dieser Kurs ist konzipiert dich ohne Vorkenntnisse zum Data Science Profi mit Python zu machen. Nutze den Python-Kurs mit exzellenten Bewertungen auf Udemy:„Ich bin sehr begeistert! Bin mit fast keinem Wissen hier rein und hab jetzt ein super Verständnis was denn Machine Learning überhaupt ist, man denkt immer das ist absolute Raketenwissenschaft, aber Jannis kann das wirklich super gut erklären, super Investition, danke!!!“ (★★★★★, Peter G.)Deine Entscheidung ein Data-Scientist zu sein, kann Dir viele Türen öffnen! Der Bedarf an qualifizierten Leuten ist groß. Mit diesem Kurs legst Du den Grundstein, ein gefragter Experte zu werden für ein Berufsfeld, wo du laut Indeed Jobbörse ein weit überdurchschnittliches Gehalt beziehen kannst! Du wirst Schritt für Schritt an das Thema Python herangeführt und erlaubt dir den direkten Einstieg in die Welt der Data-Science. Der All-Umfassende Python Kurs für Data Science auf Udemy. Mit 252 Lektionen und 29+ Stunden HD-Videos, unzählige Quizze, Tests, Praxisprojekte, Merkblätter und Übungen. Kurz-Überblick: Verstehe alle Python-GrundlagenEntwickle Data-Science ToolsTrainiere dich mit Quizzen und ÜbungenEinfaches Wiederholen von Wissen mit MerkblätternUmfassende Praxisbeispiele, z. B.: Sage das Brustkrebs-Risiko von Patienten vorherErmittle die Gründe für DiabetesWerte echte Gehälter der Stadt San Francisco ausSchätze den Wert von Gebrauchtwagenund noch viel viel mehrLerne mit dem erfolgreichstem deutschen Udemy Dozenten. Skills die dich zum gefragten Data-Science-Experten machen!
- Data Science , Machine Learning & KIDer Kurs ist ein Einsteiger-Kurs in die Welt des Data Science, des Machine Learning, der künstlichen Intelligenz und dem Arbeiten mit Daten. In Zeiten der Digitalisierung und der digitalen Transformation stellt die Wissenschaft der Daten (Data Science) immer mehr eine zentrale Disziplin dar. Ohne grundlegende Kenntnisse und Qualifikationen im Bereich der Daten sind viele Arbeitsplätze kaum noch denkbar. Der Kurs liefert daher einen unkomplizierten Einstieg in die Welt der Daten und der Algorithmen. Dadurch ergibt sich ein Grundverständnis, was Daten überhaupt sind und man sie einer automatischen Verarbeitung mit Algorithmen zugänglich machen kann. Alle Algorithmen und mathematischen Verfahren werden Schritt für Schritt erklärt. Der Lernpfad dieses Kurses besteht u.a. aus folgenden Abschnitten:- Was sind Daten?- Datentypen, Data Mining und Visualisierung von Daten- Statistische Grundbegriffe- Einfache Clustering-Verfahren- Lineare und logistische Regression- Kurze Einführung in die Graphentheorie- Entscheidungsbäume und Random Forest- Einführung in die neuronalen Netze- Überblick über generative KI und deren AnwendungenAlle Algorithmen und Verfahren werden so ausführlich erläutert, dass keine speziellen mathematischen Vorkenntnisse oder IT-Fähigkeiten erforderlich sind. Ein grundlegendes Interesse an mathematischen Zusammenhängen wird hingegen vorausgesetzt. Die Beispiele stehen im Quellcode in der Programmiersprache Python zum Download und zum selber ausprobieren bereit. Der Kurs richtet sich insbesondere an Fach- und Führungskräfte, die selbst mit Daten arbeiten und sich ein tieferes Verständnis grundlegender Zusammenhänge erarbeiten möchten.
- Das komplette Data Science Bootcamp in PythonDas ProblemData Scientist. Ein Berufsfeld mit einem Potenzial wie kaum ein anderes. Und das auf lange Sicht. Im Zeitalter der Digitalisierung ist die Symbiose aus Fähigkeiten von Data Scientists so einmalig wie begehrt: Umfassende Datenanalyse-Fachkompetenz trifft auf exzellente Programmierkenntnisse in Python und Algorithmen für maschinelles Lernen. Höchst komplexe Fragestellungen können Data Scientists mit diesen selbstbewusst und zielorientiert angehen. Kein Wunder also, dass sie auf dem Arbeitsmarkt so gefragt sind. Sie werden sogar geradezu händeringend gesucht. Denn noch herrscht hier absoluter Fachkräftemangel. Und die notwendigen Kenntnisse, gerade im maschinellen Lernen, und Deep Learning, sind nicht ohne. Wie und wo kann man sie sich aneignen? Der Nachfrage nach spezialisierten Data Science Studiengängen konnte im Hochschulbereich bislang mehr schlecht als recht Rechnung getragen werden. So handelt es sich bei den wenigen existierenden Angeboten zumeist um gleichermaßen teure wie zeitintensive Programme, bei denen die Programmierpraxis in Python oder auch nicht zu selten außen vor bleibt. Online-Kurse hingegen schießen sich zu sehr auf ein spezifisches Feld ein und berühren andere entscheidende Data Science Fachgebiete und maschinelles Lernen bestenfalls oberflächlich. Die LösungData Scientists müssen in mehreren Themenbereichen topfit sein. Denn so ist sie, die Data Science: vielfältig. Zum Glück! Die Themen im Einzelnen:· Grundlegendes Verständnis der Data Science als Wissenschaft sowie zugehöriger Analysen· Mathematik· Statistik· Programmierung in Python· Anwendung erweiterter statistischer Methoden in Python· Visuelle Darstellung von Daten· Maschinelles Lernen· Deep LearningIn dieser Auflistung baut jede Data Science Kompetenz auf der anderen auf.
- Data Science für Python: NumPy, Pandas, Matplotlib & SciPyIn diesen Kurs erhältst du einen Überblick in die beliebtesten Module in Python für Data Science, Deep Learning und Machine Learning. Die Module NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib sowie die Programmiersprache Python sind in diesen Themenbereichen nicht wegzudenken und jeder zukünftiger Data Science Experte sollte diese kennen! Hier erhältst du das alles und kannst sehen, ob das was für dich ist! Python ist eine universelle, üblicherweise interpretierte, höhere Programmiersprache. Sie hat den Anspruch, einen gut lesbaren, knappen Programmierstil zu fördern. So werden beispielsweise Blöcke nicht durch geschweifte Klammern, sondern durch Einrückungen strukturiert. Python unterstützt mehrere Programmierparadigmen, z. B. die objektorientierte, die aspektorientierte und die funktionale Programmierung. Ferner bietet es eine dynamische Typisierung. Wie viele dynamische Sprachen wird Python oft als Skriptsprache genutzt. NumPy ist eine Programmbibliothek für die Programmiersprache Python, die eine einfache Handhabung von Vektoren, Matrizen oder generell großen mehrdimensionalen Arrays ermöglicht. Neben den Datenstrukturen bietet NumPy auch effizient implementierte Funktionen für numerische Berechnungen an. Pandas ist eine Programmbibliothek für die Programmiersprache Python, die Hilfsmittel für die Verwaltung von Daten und deren Analyse anbietet. Insbesondere enthält sie Datenstrukturen und Operatoren für den Zugriff auf numerische Tabellen und Zeitreihen. Matplotlib ist eine umfassende Bibliothek zum Erstellen statischer, animierter und interaktiver Visualisierungen in Python. Matplotlib macht einfache und schwierige Dinge möglich. Erstellen. Entwickeln Sie Diagramme mit Veröffentlichungsqualität mit nur wenigen Codezeilen.
- Statistik für Data Science und Business AnalyticsStatistik und datengestützte Entscheidungen sind inzwischen in jeder Branche angekommen. Ihre Kenntnis bietet vielfältige Karrieremöglichkeiten – ob im Marketing oder in der Business Intelligence, ob als Data Analyst oder Data Scientist. Worauf also warten? In unserem Kurs „Statistik für Data Science und Business Analytics“ rüsten wir unsere Teilnehmer mit der entsprechenden Grundkompetenz aus. Obendrein geben wir ihnen noch umfassende Berechnungsvorlagen in Excel mit auf den Weg. Ein perfekter Einstieg also! Wir bringen Licht ins Dunkel und vermitteln das notwendige Wissen, um komplexe statistische Analysen nachvollziehen zu können, und zeigen ihre Anwendung in interessanten Praxisbeispielen. Unser Kursversprechen:· Einfach zu verstehende Inhalte· Umfassende Themenpunkte· Praxisnahe Erläuterungen· Fokus auf relevantes Fachwissen· Nützliche Übungen und Begleitmaterial· Datengestützte Lehrmethodik· Effiziente Einführung in die Statistik-Fachsprache· Inklusive Varianten der Datenvisualisierung· Illustration der Kernmethoden quantitativer ForschungZu vielen dieser Punkte finden sich online Erklärungen. Eine Unmenge sogar. Nicht so recht fündig wird man aber bei der Suche nach einem vollständigen Kurs mit entsprechender Lehrstruktur, der vermittelt, warum bestimmte statistische Tests denn eigentlich so oft angewendet werden. Mit Software-Paketen und Programmiersprachen lassen sich nunmehr viele der Vorgänge in der Statistik automatisieren. Kritisches, hinterfragendes Denken bleibt jedoch unabdingbar – und genau diese Fähigkeit fördert unser Kurs im Hinblick auf die Arbeit mit Daten.
- Der Data Science Guide - Karriere und JobsucheLaut dem US-Bewertungsportal Glassdoor ist eine Karriere als Data Scientist der beste Job überhaupt! Als Data Scientist verdienst du nicht nur ein Spitzengehalt, sondern arbeitest auch an einigen der interessantesten Probleme der Welt! Data Scientist-Positionen gehören nach Glassdoor mit zu den besten im Bereich Work-Life-Balance. Den deutschlandweiten Bedarf an Fachkräften mit Data-Skills schätzt der Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft auf 95.000. Noch gibt es so gut wie keine Datenwissenschaftler auf dem Arbeitsmarkt - deine Chance! Mit diesem Kurs kannst du deine Vorstellungsgespräche im Bereich Data Science und Machine Learning rocken! "Super Kurs! Kann ich jedem nur empfehlen!" (★★★★★B. Dittberner)Dieser Kurs ist die ultimative Quelle für eine Karriere als Data Scientist (inkl. Machine Learning) . Wir beginnen mit einem allgemeinen Überblick über das Fachgebiet und diskutieren verschiedene Karrierewege und persönliche Entwicklungen, einschließlich Produktanalytiker, Data Engineer, Data Scientist und viele mehr. Du wirst verschiedene Informationen zu Jobsuche und Bewerbungsprozess und ein paar wichtige Tipps zu deinem Lebenslauf erhalten. Der Kurs behandelt eine Vielzahl von Themen, einschließlich echte Fragen zu Wahrscheinlichkeit, Statistik, Versuchsdesign, Machine Learning, Produkt-Metriken, Beispieldatensätzen, A/B-Tests, Marktanalysen und vielem mehr! Der Kurs enthält zahlreiche echte Fragen aus Interviews, die von Mitarbeitern stammen, die bei einigen der weltweit führenden Technologieunternehmen arbeiten, darunter Amazon, Square, Facebook, Google, Microsoft, AirBnb und mehr! Der Kurs enthält echte Fragen mit ausführlichen Erklärungen und Lösungen und ist damit ein super Bewerbungstraining.
- Statistik für Data Science und Business AnalyticsWillkommen im Kurs Wahrscheinlichkeit und Statistik - für Business and Data Science! In diesem Kurs zeigen wir dir was du über Wahrscheinlichkeit und Statistik wissen musst, um in der Wirtschaft, aber vor allem im Bereich Data Science und Machine Learning, erfolgreich zu sein! Wir haben dazu viele Übungen und Formelerklärungen für dich! Als erstes klären wir, was Daten sind und welche Zusammenhänge, Abweichungen und Korrelationen man sich anschauen sollte. Das ist die Voraussetzung um Statistik anwenden zu können und um erfolgreich Data Science Projekte implementiere zu können. Danach werden wir in die Wahrscheinlichkeit eintauchen und mehr über Kombinationen und Permutationen erfahren, die dir als Data Scientist weiterhelfen um die Anzahl an Kombinationen von Daten und damit die z. B. die Datenmenge abschätzen zu können. Anschließend diskutieren wir die gängigsten Verteilungen in der Statistik und schaffen eine solide Grundlage für das Verständnis, wie man mit Gleich-, Binomial, Poisson- und Normalverteilungen arbeitet. Als nächstes werden wir reale Geschäftsfälle durchgehen, einschließlich Hypothesentests und der studentschen T-Verteilung - so kannst du das Gelernte gleich anwenden. Abschließend behandeln wir drei Datenanalyse-Verfahren, wie ANOVA (Varianzanalyse), Regressionsanalyse und schließlich der Chi-Quadrat-Analyse. Die Abschnitte sind modular und nach Themen gegliedert, so dass du sie nach Bedarf suchen kannst und direkt dort einsteigen kannst! Wichtig: Falls du die Simulationen selber ausführen möchtest, so benötigst du Kenntnisse von Excel, R oder Python. Bei Bedarf kannst du R oder Python mit Hilfe der dazu vorgesehenen Kurse aus unserem Kursangebot erlernen.
- Mathematik-Grundlagen für Machine Learning & Data ScienceMathematik Grundlagenkurs, der die wichtigen Teilgebiete Differential- & Integralrechnung, Lineare Algebra und Statistik umfasst. Dabei wird der Bezug zu Machine Learning & Data Science hergestellt. Ideal für alle, die die Mathematik-Grundlagen erlernen, wiederholen oder vertiefen möchten. Ideal für alle, die sich für Machine Learning & Data Science interessieren. Hier spielt nämlich die Mathematik eine wichtige Rolle.
- Machine Learning Komplettkurs mit Python [2024 Edition]Willkommen zu deinem Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens – fundiert, praxisnah und zukunftssicher! In diesem Kurs lernst du maschinelles Lernen (ML) nicht nur anzuwenden, sondern von Grund auf zu verstehen. Statt nur fertige Bibliotheken zu nutzen, entwickelst du viele Algorithmen selbst – damit du wirklich weißt, wie ML funktioniert. Schritt für Schritt, ohne unnötige Vereinfachungen. Wir starten mit den Grundlagen: Was ist Machine Learning, wie funktioniert es – und warum ist es so entscheidend für moderne Technologie? Du bekommst ein solides Verständnis für die Mathematik hinter ML (Matrizen, Vektoren, Lineare Algebra) und lernst, wie du diese Theorie in praktische Anwendungen überträgst. Im Zentrum stehen Supervised Learning (z. B. Regression, Support Vector Machines, neuronale Netze) und Unsupervised Learning (z. B. PCA, Clustering). Zusätzlich zeigen dir viele Praxisprojekte und Coding-Challenges, wie du ML mit scikit-learn, TensorFlow 2 und Keras professionell einsetzt. Das erwartet dich im Kurs: Verständliche Einführung in Machine Learning und seine EinsatzgebieteMathematische Grundlagen (Lineare Algebra, Statistik, Normalisierung, Vektoren etc.)Supervised Learning: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, SVM, neuronale NetzeUnsupervised Learning: Clustering, PCA & dimensionality reductionMetriken, Evaluierung und ModelloptimierungPraktische Einführung ins Deep Learning mit TensorFlow & KerasSchrittweise Implementierung der Modelle – auch ohne sklearnStarte jetzt deine ML-Reise – praxisnah, verständlich und auf dem neuesten Stand. Wir sehen uns im Kurs! Hinweis: Python wird im Kurs mit Anaconda installiert. Alternativ ist auch eine Einrichtung über andere Quellen möglich.
- Machine Learning von A-Z: Lerne Python & R für Data Science!Jetzt neu: Zusätzlicher Bonus zum Thema Deep Learning (Neuronale Netze) mit Python, Tensorflow und Keras! Dieser Kurs enthält über 300 Lektionen, Quizze, Praxisbeispiele, ... - der einfachste Weg, wenn du Machine Learning lernen möchtest. Schritt für Schritt bringe ich dir maschinelles Lernen bei. In jedem Abschnitt lernst du ein neues Thema - zuerst die Idee / Intuition dahinter, und anschließend den Code sowohl in Python als auch in R. Machine Learning macht erst dann richtig Spaß, wenn man echte Daten auswertet. Deswegen analysierst du in diesem Kurs besonders viele Praxisbeispiele: Schätze den Wert von GebrauchtwagenSchreibe einen Spam-FilterDiagnostiziere BrustkrebsSchreibe ein Programm, was die Bedeutung von Adjektiven lerntLese Zahlen aus Bildern einAlle Codebeispiele werden dir beiden Programmiersprachen gezeigt - du kannst also wählen, ob du den Kurs in Python, R, oder in beiden Sprachen sehen möchtest! Nach dem Kurs kannst du Machine Learning auch auf eigene Daten anwenden und eigenständig fundierte Entscheidungen treffen: Du weißt, wann welche Modelle in Frage kommen könnten und wie du diese vergleichst. Du kannst analysieren, welche Spalten benötigt werden, ob zusätzliche Daten benötigt werden, und weißt, die die Daten vorab aufbereitet werden müssen. Dieser Kurs behandelt alle wichtigen Themen: RegressionKlassifizierungClusteringNatural Language ProcessingBonus: Deep Learning (nur für Python, weil die Tools hier sehr viel ausgereifter sind)Zu allen diesen Themen lernst du verschiedene Algorithmen kennen. Die Ideen dahinter werden einfach erklärt - keine trockenen, mathematischen Formeln, sondern anschauliche, grafische Erklärungen.
- Python für Data Science, Machine Learning & VisualizationDer Bedarf an Data-Experten wächst wesentlich schneller als das Angebot an Fachkräften. 2022 fehlten laut einer repräsentativen Bitkom-Umfrage rund 137.000 IT-Fachkräfte in Deutschland. Damit liegt der Mangel sogar noch höher als vor der Pandemie. Die Karriere im Bereich Data Science bietet nicht nur finanzielle Vorteile, sondern auch die Möglichkeit, an den herausforderndsten und faszinierendsten Aufgaben der Welt zu arbeiten. Bist du bereit, den Weg als Data Scientist einzuschlagen? "Perfektes Niveau, motivierend und verständlich/gründlich erklärt." (★★★★★ P. Fuchs)Dieser Grundlagenkurs richtet sich sowohl an Anfänger, die zum ersten Mal mit Data Science in Berührung kommen, als auch an Entwickler, die ihr Portfolio um Fähigkeiten in Richtung Data Science und Machine Learning ausbauen wollen! Wichtig: Unser DataScience-Kurs erfordert Grundkenntnisse der Programmierung mit Python! Falls du die Grundlagen von Python bisher noch nicht erlernt hast, solltest du zuerst einen unserer Python-Kurse durcharbeiten! Dieser umfassende Kurs ist inhaltlich vergleichbar mit anderen Data Science Bootcamps, die sonst mehrere tausend Euro kosten. Nun kannst Du all das zu einem Bruchteil der Kosten lernen. Und dank der Plattform Udemy lernst Du wann und wo Du möchtest. Mit über 100 HD Video Lektionen und den detaillierten Code Notebooks zu jeder Lektion ist dies einer der umfangreichsten deutschsprachigen Kurse für Data Science und Maschinelles Lernen (Machine Learning) auf Udemy! Wir bringen dir bei, wie man Python zur Analyse von Daten einsetzt, wie man Daten visualisiert und wie Python zum Maschinellen Lernen (Machine Learning) genutzt werden kann!
- Maschinelles Lernen & Künstliche Intelligenz in der TheorieIn diesem Kurs lernst du, wie viele verschiedene Techniken des Maschinellen Lernens funktionieren. Du lernst, sie zu berechnen, zu entscheiden, wann welche Technik einzusetzen ist und was ihre Schwächen und Stärken sind. Natürlich werden wir uns auch mit Deep Learning und neuronalen Netzen beschäftigen und die vielen Arten von Netzen und Techniken kennen lernen.
- Data Science & Maschinelles Lernen in Python - am BeispielKurs zuletzt aktualisiert: 09.03.2017! Data Scientists landen richtig gut bezahlte Jobs, mit einem durchschnittlichen Gehalt von ~80.000€ (Quelle: Gehaltsvergleichsportal Glassdoor), in Amerika sogar noch mehr. Und das ist nur der Durchschnitt. Aber es geht nicht nur ums Geld - der Job ist auch noch verdammt spannend! Wenn du schon etwas programmieren kannst, wird dir dieser Kurs alles beibringen, was du zum Thema Data Science und Maschinellem Lernen wissen musst. Sei es, um das wissen für ein eigenes Projekt anzuwenden, oder um einen Einstieg in dieses Gebiet zu finden. Dieser umfassende Kurs besteht aus 68 Lektionen, gut 9 Stunden Video, und zu vielen Themen gibt es praktische Python Codebeispiele, damit du direkt siehst, wie diese Algorithmen verwendet werden können. Die Themen dieses Kurses sind die Themen, die wirklich für einen Job in diesem Feld benötigt werden. In verständlicher deutscher Sprache wirst du die verschiedenen Möglichkeiten kennenlernen: Lineare und Polynomiale RegressionsanalyseK-Means - AlgorithmusHauptkomponentenanalyseTrain/Test, KreuzvalidierungsverfahrenBayes'sche MethodenEntscheidungsbäume, Random ForestsMultivariante Regression Support Vector MachinesBestärkendes LernenEmpfehlungssystem: Kollaboratives FilternK-Nächster-NachbarBias / Varianz - DilemmaEnsemble LearningVolltextsuche mit Hilfe von TF-IDFWie wird ein Experiment durchgeführt? AB-Tests ... und noch viel mehr. Zudem lernst du in einem kompletten Kapitel, wie maschinelles Lernen mit Apache Spark funktioniert. Mit Hilfe von Spark kannst du die Berechnungen auf mehrere Computer aufteilen und so massive Datenmengen verarbeiten. Wenn du noch nicht mit Python programmiert hast, kein Problem - am Anfang gibt es einen kurzen Crashkurs.
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Statistik ist das Fundament, Modelle sind der Nachtisch
Der Unterschied zwischen jemandem, der ein Modell trainiert, und jemandem, der es versteht, ist Statistik: Verteilungen, Signifikanz, Overfitting – wer das beherrscht, erkennt, wann ein beeindruckendes Ergebnis nur Zufall oder ein Datenleck ist. Deshalb lohnt es sich, die Statistik-Kapitel der Komplettkurse ernst zu nehmen statt zu den Algorithmen vorzuspulen. Praxis entsteht danach am besten an eigenen Daten: ein Kaggle-Wettbewerb, die Vereins-Mitgliederliste, öffentliche Datensätze der Statistikämter – ein durchgezogenes eigenes Projekt lehrt mehr als drei weitere Kurskapitel.
Ein realistischer Lernpfad
Die Kurse hier lassen sich zu einem Weg ordnen, der in der Praxis funktioniert: zuerst Python-Grundlagen und die Bibliotheken Pandas und NumPy, dann ein Machine-Learning-Grundkurs, der die Algorithmen erklärt und nicht nur aufruft, danach ein Bootcamp oder Projektkurs, in dem mehrere Modelle an echten Daten verglichen werden. Wer bereits programmiert, kann die erste Stufe überspringen; wer bei null anfängt, findet den Python-Einstieg unter Python. Die Karriere-Kurse am Ende des Wegs beantworten die Fragen, die in Vorstellungsgesprächen für Data-Rollen tatsächlich gestellt werden.
Berufsbild mit Vorbehalt
Data Scientist galt jahrelang als Traumjob mit Spitzengehalt, und einige Kursbeschreibungen wiederholen das unverändert. Die Realität 2026 ist differenzierter: Der Bedarf an Datenkompetenz wächst weiter, verteilt sich aber auf Rollen wie Data Analyst, Data Engineer und Machine-Learning-Engineer, und generative KI übernimmt Teile der Routinearbeit. Was bleibt, ist der Wert der Grundlagen – wer Daten sauber aufbereitet, Modelle bewertet und Ergebnisse erklären kann, ist in jeder dieser Rollen einsetzbar; die Kurse zu Data Engineering und Datenanalyse zeigen die Nachbarfelder.
Häufige Fragen
- Wie viel Mathematik brauche ich wirklich?
- Mehr als beim Programmieren, weniger als befürchtet: Für die Anwendung reichen solide Statistik-Grundbegriffe und die Bereitschaft, Formeln zu lesen – die Bibliotheken übernehmen das Rechnen. Lineare Algebra und Analysis brauchst du erst, wenn du verstehen willst, was in neuronalen Netzen mathematisch passiert; ein eigener Mathematik-Grundlagenkurs hier baut genau dieses Wissen auf.
- Python oder R für den Einstieg?
- Python, wenn du beruflich flexibel bleiben willst – es ist der Industriestandard und trägt auch außerhalb der Datenwelt. R glänzt in Statistik, Forschung und überall dort, wo es um saubere statistische Auswertung geht (Psychologie, Biostatistik). Ein Wechsel später ist machbar, weil die Konzepte gleich bleiben; ein Kurs hier lehrt beide Sprachen parallel.
- Brauche ich einen Rechner mit GPU?
- Für klassisches Machine Learning nicht – scikit-learn-Modelle trainieren auf jedem Laptop. Erst Deep Learning profitiert von einer Grafikkarte, und dafür stellt Google Colab kostenlose GPU-Umgebungen im Browser bereit.
- Ersetzt ein Udemy-Kurs ein Data-Science-Studium?
- Nein, aber er ergänzt es sinnvoll: Die Kurse vermitteln Werkzeuge und Praxis, ein Studium die mathematische Tiefe und die Anerkennung als Abschluss. Für Quereinsteiger mit Berufserfahrung ist der Kursweg plus eigenes Portfolio ein realistischer Einstieg in Analyst-Rollen; für Forschungs- und Senior-Positionen wird meist ein Abschluss erwartet.