Preparation for Data Science
Intermediate
4.6
1360 reviews
19k+ Learners
Track curriculum encompasses a collection of pivotal courses that provide foundational knowledge and skills essential for a successful journey in the …
219
Chapters
31
Learning hours
185
Assignments
AI Assistant
Shareable Certificate
Ergebnisse
Ergebnisse
Track content
Related courses and projects
Erfahrungsberichte
Funktionen
Preise
Ergebnisse
Ergebnisse
Track content
Related courses and projects
Erfahrungsberichte
Funktionen
Preise
Learning track content
In this section we will get acquainted with what the NumPy library is, as well as learn how to create an array.
In this section we will get acquainted with arrays of different dimensions, and understand the difference between them.
In this section we should recall what slices are and learn how to make them for arrays of different dimensions. We shall also learn to refer to elements in an array using their indexes.
In this section we will learn how to reshape arrays and also how to concatenate an array. Moreover we will learn how to sort an array. Also we will learn about such an interesting method that is often used for arrays, namely: copy().
Tauchen Sie in die Grundlagen der pandas-Bibliothek ein. Erstellen und bearbeiten Sie Series und DataFrames, untersuchen Sie deren Struktur und gewinnen Sie Sicherheit bei der Durchführung grundlegender Datenoperationen.
Was ist Pandas?
Serie
Herausforderung: Erstellen Einer Series
Datenrahmen
Quiz: Erstellen Einer Series
Quiz: Erstellen Eines DataFrame
Hinzufügen Einer Neuen Spalte
Einfügen Einer Neuen Spalte
Löschen Einer Zeile/Spalte
Quiz: Zuordnung der Funktionen
Arbeiten Mit Spalten
Quiz: Extrahieren Von Spalten
Iloc[]-Grundlagen
Herausforderung: Verwendung von iloc[]
Erlernen des Ladens und Verwaltens von Daten aus CSV- und TXT-Dateien. Praktische Erfahrung im Importieren von Datensätzen und deren Vorbereitung für die weitere Analyse mit Pandas-Werkzeugen.
Erlernen Sie das effektive Erkunden, Bereinigen und Zusammenfassen von Daten. Verständnis für den Umgang mit fehlenden Werten, das Extrahieren von Erkenntnissen und das Durchführen grundlegender statistischer Operationen mit pandas.
Daten Anzeigen
Quiz: Verwendung von Head()
Quiz: Head(), Tail() und Sample()
Untersuchung des Datensatzes
Spaltennamen und Datentypen
Auffinden von Nullwerten
Quiz: Identifizierung von Nullwerten
Herausforderung: Entfernen von Nullwerten
Herausforderung: Ausfüllen von Nullwerten
Quiz: Nullwerte
Datenbeschreibung
Max() und Min()
Quiz: Statistische Operationen
Sum() und Count()
Eindeutige Werte
In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie bestimmte Spalten anhand ihrer Titel oder Indizes ausgeben. Außerdem machen Sie sich mit den Methoden zur Auswahl von Zeilen anhand von Indizes vertraut.
Hier lernen Sie, wie Sie Daten extrahieren, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie diese kombinieren und eigene Bedingungen erstellen.
In diesem Abschnitt erweitern Sie Ihr Wissen über das Festlegen verschiedener Datenbedingungen. Sie lernen, zu überprüfen, ob sich Ihre Daten in einer definierten Werteliste oder zwischen zwei Werten befinden. Außerdem erfahren Sie, wie Sie die größten und kleinsten Werte ermitteln.
Dieser Abschnitt gehört zu den faszinierendsten des Kurses. Hier lernen Sie, wie Daten auf verschiedene Arten gruppiert werden können. Dies unterstützt Sie als Datenanalyst dabei, Informationen über bestimmte Datengruppen zu ermitteln.
Dieser Abschnitt ist für Datenanalysten von großer Bedeutung, da eine fehlerhafte Formatierung oder fehlende Werte in den Daten die weitere Verarbeitung unmöglich machen. Hier wird vermittelt, wie mit solchen ungeeigneten Werten umzugehen ist.
Beginnen wir mit einigen grundlegenden Definitionen und Konzepten, die wir später verwenden werden. Betrachten Sie die Idee einer Funktion, einer Zahlenfolge und deren Summe und verstehen Sie auch, was die Basis eines Koordinatensystems ist.
Die einfachste und am häufigsten verwendete Art von Beziehung ist die lineare Beziehung. Lineare Algebra ist ein Zweig der höheren Mathematik, der sich vollständig linearen Funktionen und linearen Räumen widmet. Schauen wir uns einige der wichtigsten Themen der linearen Algebra an: Vektoren, Matrizen, das Lösen linearer Gleichungen und das Lösen des spektralen Problems für Matrizen.
Numerische Operationen auf Vektoren und Matrizen
Herausforderung: Berechnen Sie das Ergebnis Der Matrixmultiplikation
Matrixdeterminant
Skalierungsfaktor der Linearen Transformation
Herausforderung: Lineare Transformationen von Figuren
Invertierte und Transponierte Matrizen
System Linearer Gleichungen
Herausforderung: Lösung der Aufgabe mit SLE
Eigenwerte und Eigenvektoren
Die mathematische Analyse ist eine Disziplin, die es Ihnen ermöglicht, Funktionen nach verschiedenen Kriterien zu analysieren. Betrachten Sie, wie man numerische Sequenzen auf Konvergenz überprüft, die maximalen/minimalen Werte von Funktionen findet, nichtlineare Gleichungen löst und Integrale zur Lösung angewandter Probleme verwendet.
Wir beginnen unseren Weg des Lernens der Wahrscheinlichkeitstheorie, indem wir einige grundlegende Definitionen und Regeln betrachten: Was ist ein stochastisches Experiment und ein zufälliges Ereignis, was ist Unabhängigkeit und Unvereinbarkeit von Ereignissen im Kontext der Wahrscheinlichkeitstheorie, was ist die Wahrscheinlichkeit und wie können wir Wahrscheinlichkeiten verschiedener elementarer Ereignisse berechnen.
Bei Aufgaben im realen Leben müssen wir oft mit komplexen Beziehungen umgehen und infolgedessen Wahrscheinlichkeiten mehrerer Ereignisse oder voneinander abhängiger Ereignisse berechnen. Lassen Sie uns betrachten, wie wir dies mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitstheorie tun können.
Um viele reale Probleme in der Wahrscheinlichkeitstheorie zu lösen, wurden spezielle Modelle erstellt, die eine bestimmte Situation beschreiben. Betrachten wir einige der am häufigsten verwendeten Modelle, die verwendet werden können, um einige diskrete Ergebnisse stochastischer Experimente zu beschreiben.
Was, wenn das Ergebnis eines stochastischen Experiments nicht durch einen diskreten Wert beschrieben werden kann? Dafür werden Modelle verwendet, die mit kontinuierlichen Werten arbeiten. Betrachten Sie die beliebtesten dieser Modelle.
Oft stehen wir vor der Aufgabe, die Abhängigkeit der Ergebnisse verschiedener stochastischer Experimente voneinander zu überprüfen. Darüber hinaus ist es notwendig, nicht nur das Vorhandensein von Abhängigkeiten zu bewerten, sondern auch den Grad der Abhängigkeiten irgendwie zu quantifizieren. Um diese Probleme zu lösen, können wir Kovarianz und Korrelation verwenden.
Erkunden Sie grundlegende statistische Prinzipien, einschließlich Datentypen, Maße der zentralen Tendenz und wesentliche Unterschiede zwischen Stichproben und Grundgesamtheiten.
Erlernen der Berechnung und Interpretation von Mittelwert, Median und Modus mit Python. Anwendung dieser Operationen mit pandas zur Analyse realer Datensätze.
Verstehen, wie Varianz und Standardabweichung die Streuung von Daten messen. Berechnung beider Werte manuell und mit Python-Werkzeugen.
Untersuchung, wie Kovarianz und Korrelation Beziehungen zwischen Variablen beschreiben. Berechnung und Vergleich beider Kennzahlen in Python anwenden.
Sicheres Beherrschen von Konfidenzintervallen zur Schätzung von Populationsparametern. Verwendung von NumPy, pandas und Visualisierungsbibliotheken zur Berechnung und Interpretation von Intervallen mit realen Daten.
Erlernen der Grundlagen von Hypothesentests und des t-Tests. Verständnis für die Planung, Durchführung und Interpretation von Tests mit Python zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.
Jetzt werden wir einige grundlegende theoretische Konzepte verstehen, die bei der Lösung von realen Aufgaben verwendet werden: absolut stetige und diskrete Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, kumulative Verteilungsfunktion, die Eigenschaften einer Zufallsvariablen usw.
Die Grenzwertsätze der Wahrscheinlichkeitstheorie sind grundlegende Gesetze der Wahrscheinlichkeitstheorie, die in der Praxis häufig in einer Vielzahl von Bereichen verwendet werden, wie z.B.: Aufbau von Konfidenzintervallen, Schätzung von Verteilungsparametern, Bereitstellung von A/B-Tests, Erstellung von Ensembles von ML-Modellen usw. Jetzt werden wir zwei der am häufigsten verwendeten betrachten: das Gesetz der großen Zahlen und den zentralen Grenzwertsatz.
Wenn wir mit realen Daten arbeiten, wissen wir normalerweise nicht, aus welcher Verteilung diese Daten stammen. Um dies zu bestimmen, müssen wir in der Lage sein, die Parameter dieser Verteilung und den Verteilungstyp korrekt zu schätzen, was wir in diesem Abschnitt lernen werden.
Allgemeine Bevölkerung. Stichproben. Populationsparameter.
Momentenschätzung. Maximum-Likelihood-Schätzung
Herausforderung: Schätzung der Parameter der Chi-Square-Verteilung
Unverzerrte Schätzung
Herausforderung: Überprüfung der Verzerrung Einer Schätzung Mittels Simulation
Konsistente Schätzung
Effiziente Schätzung
Konfidenzintervalle für Populationsparameter
Herausforderung: Konfidenzintervall für Parameter der Exponentialverteilung
Wir haben bereits gelernt, wie man die Parameter der Population schätzt. Aber um den Parameter zu schätzen, machen wir eine Annahme über die Populationsverteilung. Können wir sagen, dass unsere Annahme korrekt ist? Wie beweisen wir, dass die geschätzten Parameter die tatsächlichen Parameter der Population sind? Können wir zeigen, dass zwei Stichprobenmengen unabhängig sind? Um diese Fragen zu beantworten, ist es notwendig, das Konzept des Hypothesentests zu betrachten.
Was Ist Eine Statistische Hypothese? Fehler 1. und 2. Art
Was Ist der p-Wert?
Vergleich der Mittelwerte Zweier Verschiedener Datensätze
Herausforderung: Verwendung des CLT zum Vergleich von Mittelwerten Nicht-Gaußscher Datensätze
Herausforderung: Resampling-Ansatz zum Vergleich der Mittelwerte der Datensätze
Testen der Hypothese der Unabhängigkeit von Zwei Zufallsvariablen
Steigere deine Tech-Fähigkeiten!
mit bis zu 55% Rabatt
Features:
*Tracks not included in Pro plan
500+ Top-bewertete KurseFortschrittlicher KI-Copilot
Personalisierte Lernpfade40+ praxisnahe Projekte
Ohne Kündigung, bevor der ausgewählte Rabattplan endet, akzeptiere ich, dass Codefinity automatisch belastet $104 alle 3 Monate bis ich kündige. Erfahren Sie mehr über die Stornierungs- und Rückerstattungsrichtlinien in Abonnementbedingungen.
Recommended Courses and Projects
kurs
Einführung in Python
Python ist eine hochentwickelte, interpretierte, universell einsetzbare Programmiersprache. Im Gegensatz zu Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript, die hauptsächlich in der Webentwicklung verwendet werden, zeichnet sich Python durch Vielseitigkeit in verschiedenen Bereichen wie Softwareentwicklung, Data Science und Back-End-Entwicklung aus. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte von Python und vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, eigene Funktionen zu erstellen.
4 Stunden
46 KapitelAnfänger
857 JETZT STUDIEREN
kurs
Python Ninja
Willkommen zum Python Ninja Kurs! Dieser ansprechende und interaktive Kurs wurde entwickelt, um Ihnen die Grundlagen der Python-Programmierung durch ein unterhaltsames und lehrreiches Spiel näherzubringen. Sie steuern einen Ninja durch verschiedene Herausforderungen und nutzen Python, um Bewegungen zu kontrollieren und mit Objekten wie Sushi zu interagieren. Beginnend mit den Grundlagen lernen Sie, wie Sie sich auf der Karte bewegen, Sushi aufnehmen und platzieren und sich schrittweise zu komplexeren Programmierkonzepten wie Funktionen, Schleifen und bedingten Anweisungen weiterentwickeln. Jedes Kapitel bietet praxisnahe Übungen zur Festigung Ihres Wissens und endet mit spannenden Herausforderungen, die Ihre Fähigkeiten auf die Probe stellen. Ob Sie ein kompletter Anfänger sind oder Ihre Programmierkenntnisse vertiefen möchten – dieser Kurs bietet ein umfassendes und unterhaltsames Lernerlebnis. Werden Sie Teil unserer Community und werden Sie zum Coding Ninja!
3 Stunden 34 KapitelAnfänger
707 JETZT STUDIEREN
kurs
Datentypen in Python
Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der grundlegenden Datentypen von Python und lernen Sie, wie Sie effektiv mit ihnen arbeiten. Untersuchen Sie Zahlen, Boolesche Werte und Zeichenketten anhand praxisnaher Übungen und Beispiele. Stärken Sie Ihre Fähigkeiten bei der Durchführung grundlegender Operationen und entwickeln Sie die notwendigen Grundlagen, um sauberen und effizienten Python-Code zu schreiben.
3 Stunden 29 KapitelAnfänger
101 JETZT STUDIEREN
kurs
Python-Datenstrukturen
Erkunden Sie die grundlegenden Datenstrukturen der Programmiersprache Python, einschließlich Listen, Dictionaries, Tupel und Mengen, und erfahren Sie, wie diese effektiv zur Lösung praxisnaher Programmieraufgaben eingesetzt werden können.
3 Stunden 31 KapitelAnfänger
77 JETZT STUDIEREN
kurs
Python Loops Tutorial
Gewinnen Sie Vertrauen im Umgang mit Python-Schleifen! Beginnen Sie mit den Grundlagen von for- und while-Schleifen und gehen Sie zu fortgeschrittenen Konzepten wie verschachtelten Schleifen, Kontrollanweisungen und dynamischen Bedingungen über. Mit praktischen Übungen und realen Beispielen erwerben Sie die Fähigkeiten, effizienten, sauberen und leistungsstarken Code zu schreiben. Perfekt für Anfänger und alle, die ihre Python-Kenntnisse vertiefen möchten!
2 Stunden 20 KapitelAnfänger
31 JETZT STUDIEREN
kurs
Kontrollfluss in Python
Erkunden Sie die Feinheiten des bedingten if-else-Operators in Python anhand klarer Erklärungen und praxisnaher Beispiele. Vertiefen Sie Ihr Verständnis durch praktische Aufgaben, die jedes Konzept festigen, und entdecken Sie den effektiven Einsatz von if-elif-else-Anweisungen für komplexere Entscheidungsfindungen.
1 Stunde 15 KapitelAnfänger
29 JETZT STUDIEREN
kurs
Python-Funktionen-Tutorial
Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis dafür, wie Funktionen die Python-Programmierung prägen. Beherrschen Sie das Definieren und Aufrufen von Funktionen, den Umgang mit Argumenten, das Verarbeiten von Rückgabewerten sowie das Erstellen flexibler und effizienter Codestrukturen mithilfe von Rekursion und Lambda-Ausdrücken.
2 Stunden 24 KapitelAnfänger
41 JETZT STUDIEREN
kurs
Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python
Maschinelles Lernen wird heute überall eingesetzt. Möchten Sie es selbst erlernen? Dieser Kurs ist eine Einführung in die Welt des maschinellen Lernens, um grundlegende Konzepte zu verstehen, mit Scikit-learn – der beliebtesten Bibliothek für ML – zu arbeiten und Ihr erstes Projekt im Bereich Machine Learning zu erstellen.
Dieser Kurs richtet sich an Studierende mit Grundkenntnissen in Python, Pandas und Numpy.
4 Stunden 32 KapitelMittelstufe
25 JETZT STUDIEREN
kurs
Numpy-Grundlagen
Entfesseln Sie das volle Potenzial von Pythons wichtigster Bibliothek für numerisches Rechnen, NumPy. Dieser umfassende Kurs führt Sie von grundlegenden Kenntnissen bis hin zu fortgeschrittenen Fähigkeiten in NumPy. Ob Datenwissenschaftler, Ingenieur, Forscher oder Entwickler – die Beherrschung von NumPy ist unerlässlich für effiziente Datenmanipulation, wissenschaftliches Rechnen und maschinelles Lernen.
3 Stunden 26 KapitelMittelstufe
45 JETZT STUDIEREN
kurs
Fortgeschrittene Python-Techniken
In diesem Kurs lernen Sie fortgeschrittene Themen wie Funktionsargumente, Iteratoren, Generatoren, Closures und Dekoratoren. Dutzende von Übungsaufgaben helfen Ihnen, diese Themen zu verstehen.
3 Stunden 27 KapitelMittelstufe
21 JETZT STUDIEREN
kurs
Python Fortgeschrittene Konzepte
Sie werden praktische Fähigkeiten in Pythons Modulen und Importen für effizientes Code-Management erwerben. Beherrschen Sie fortgeschrittene Fehlerbehandlungstechniken für zuverlässigere Anwendungen, automatisieren Sie Dateioperationen mit Dateiverwaltung und lernen Sie robuste Teststrategien mit Pytest und Unittest, um die Integrität Ihres Codes sicherzustellen.
5 Stunden 32 KapitelFortgeschritten
33 JETZT STUDIEREN
projekt
Durchführung von A/B-Tests
In der Geschäftswelt kann die Entscheidungsfindung auf Basis harter Daten statt Intuition der Schlüssel zum Erfolg sein. Dieser Kurs konzentriert sich auf eine entscheidende Technik: die Analyse von A/B-Testdaten. Das Herzstück des Kurses ist ein Projekt, bei dem Sie eine detaillierte Analyse eines A/B-Tests durchführen. Dieses Projekt, das Sie in Ihrem Lebenslauf präsentieren können, wird auf Codefinity gehostet, sodass Sie es kontinuierlich weiterentwickeln und Ihre wachsende Expertise demonstrieren können.
Nur für Ultimate
2 Stunden 13 KapitelMittelstufe
3 JETZT STUDIEREN
Discover more Learning Tracks
Spur
Webentwicklung mit C#
10 Kurse
439 AufgabenAnfänger
4.7
(3507)
Spur
SQL von Null bis Held
7 Kurse249 AufgabenAnfänger
4.7
(3712)
Spur
C++ Grundlagen
6 Kurse124 AufgabenAnfänger
4.3
(1141)
Spur
Spielentwicklung Mit Unity
4 Kurse164 AufgabenAnfänger
4.4
(232)
Spur
Werden Sie Ein React-Entwickler
4 Kurse98 AufgabenMittelstufe
4.3
(112)
Spur
Java-Grundlagen
11 Kurse459 AufgabenAnfänger
4.5
(509)
Spur
Full Stack Webentwicklung
7 Kurse424 AufgabenAnfänger
4.6
(1367)
Spur
Grundlagen der Frontend-Entwicklung
6 Kurse387 AufgabenAnfänger
4.6
(1305)
Spur
Beherrschung der Datenvisualisierung
5 Kurse146 AufgabenMittelstufe
4.6
(984)
Spur
Beherrschung des Maschinellen Lernens
7 Kurse182 AufgabenMittelstufe
4.4
(236)
Spur
C++ Meisterschaft
4 Kurse85 AufgabenFortgeschritten
4.5
(81)
Spur
Java Web
7 Kurse279 AufgabenFortgeschritten
4.6
(1763)
Warum Menschen Codefinity wählen
Web Developer
Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.
Senior Business Analyst
Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style". The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
Accounts Payable Specialist
Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.
IT Support Specialist
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming. Years ago, I would have never thought that I could learn programming in any way, shape or form, and I was able to obtain these certifications and skills with Codefinity.
Technology Project Manager
Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Project Manager
Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.
Step-by-Step to Stellar Results
Interaktive Programmierumgebung
Tauche in unsere interaktive Umgebung ein: Schreibe und führe deinen Code mit Echtzeit-Feedback und Erfolgsmetriken aus—lerne bei jedem Schritt durch Praxis.
KI-gestützte Unterstützung
Nutze den integrierten KI-Assistenten, um Fehler zu erklären, Korrekturen vorzuschlagen oder Fragen zu deinem Code zu beantworten—so bleibst du produktiv und kommst nie ins Stocken.
Check your progress
Schließe jedes Modul mit einem kurzen Quiz ab, das sofortiges Feedback liefert, deinen Fortschritt verfolgt und sicherstellt, dass du die wichtigsten Konzepte beherrschst.
Promote your expertise
Erhalte dein branchenanerkanntes Zertifikat nach Abschluss und teile es mit einem Klick auf LinkedIn—lass dein Netzwerk sehen, was du kannst.
Vertraut von Mitarbeitern führender Unternehmen
und Studenten führender Universitäten
Zugriff auf den gesamten Katalog
Ein Abonnement eröffnet Ihnen diesen Kurs und unseren gesamten Katalog von Projekten und Fähigkeiten.Features:
500+ Top-bewertete KurseFortschrittlicher KI-Copilot
Personalisierte Lernpfade40+ praxisnahe Projekte
Ohne Kündigung, bevor der ausgewählte Rabattplan endet, akzeptiere ich, dass Codefinity automatisch belastet $104 alle 3 Monate bis ich kündige. Erfahren Sie mehr über die Stornierungs- und Rückerstattungsrichtlinien in Abonnementbedingungen.
Probiere Codefinity mit Vertrauen aus – 30-Tage-Geld-zurück-Garantie inklusive
Um dich bei Codefinity willkommen zu heißen, bieten wir bis zu 64% Rabatt auf unsere Kurse. Außerdem haben wir eine 30-Tage-Geld-zurück-Garantie, damit du uns risikofrei ausprobieren kannst.Wir freuen uns wirklich darauf, dich auf unserer Plattform willkommen zu heißen und sind bestrebt, dein Lernerlebnis einfach, interaktiv und unterhaltsam zu gestalten.
Ready to get started?
Pro
Best intro offer
Ultimate
A complete experience
to kickstart your career
to kickstart your career
500+ Top-Rated courses
Completion certificates
Early access to new courses
40+ hands-on Real-world projects
Personalized study tracks
Unlimited workspaces
Sofortiger Zugriff auf 500+ Kurse
Unbegrenztes Lernen, sofortiger ZugriffErhalte vollen Zugriff auf alle Kurse und Tracks, einschließlich Videoinhalten, Quiz und ausführlichen Materialien—beginne jederzeit mit dem Lernen.
Branchenanerkannte ZertifikateErhalte Zertifikate, die deine Expertise bestätigen und deine Karriere in Tech, KI, Daten, Marketing und darüber hinaus fördern.
KI-unterstütztes LernenErhalte personalisierte Hinweise, Echtzeit-Feedback und KI-gestützte Erklärungen, um deinen Fortschritt zu beschleunigen.
Ständig wachsend: Neue Kurse & KarrierepfadeBleibe mit ständig aktualisierten Kursen, Karriereplänen, Herausforderungen und praktischen Tests auf dem neuesten Stand.
Baue relevante Fähigkeiten aufMeistere gefragte Fähigkeiten mit Kursen in KI, Datenwissenschaft, Programmierung, Marketing, Automatisierung, Webentwicklung und mehr.
Interaktives & nahtloses LernenBeteilige dich an praxisnahen Projekten, realen Übungen und einem intuitiven Lernerlebnis — keine zusätzlichen Werkzeuge erforderlich.
