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Power BI vs. Excel: Was solltest du verwenden?

Lerne die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Power BI und Excel kennen und erfahre, wann du beide nutzen solltest.
Aktualisierte 24. Jan. 2025  · 4 Min. Lesezeit

Microsoft Excel gibt es seit 1985 und ist in der Geschäftswelt und im akademischen Umfeld alltäglich geworden. Power BI hingegen ist weniger als 10 Jahre alt, und obwohl es weit weniger bekannt ist, bietet es viel leistungsfähigere Funktionen und ist in vielen Szenarien die bessere Option. 

In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Power BI und Excel ein und geben dir Tipps, wie du die beiden Tools für deinen Anwendungsfall auswählen kannst.

Power BI im Vergleich zu Excel auf einen Blick

In der folgenden Tabelle haben wir die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen diesen beiden Tools zusammengetragen, um dir einen schnellen Überblick über die beiden Tools zu geben: 

Feature Excel Power BI
Primäre Verwendung Allzweck-Tabellenkalkulationstool für die Organisation, Analyse und Berichterstattung von Daten. Business Intelligence-Tool zur Verfolgung von Lernpfaden und zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Geschäftsdaten.
Wichtige Anwendungen Eigenständige Excel-Anwendung (Teil von Office 365). Power BI Desktop, Power BI Service, Power BI Mobile Apps.
Lernkurve Einfacher zu erlernen; weit verbreitet mit umfangreichen Ressourcen verfügbar. Steilere Lernkurve; weniger Ressourcen, aber einsteigerfreundliche Materialien sind verfügbar.
Flexibilität Äußerst flexibel für die Erstellung von individuellen Berichten und Dashboards. Konzentriert sich auf Automatisierung und Skalierbarkeit, ist aber weniger flexibel als Excel.
Grenze der Datengröße Begrenzt auf ~1 Million Zeilen und 16.000 Spalten pro Blatt. Kann Millionen von Zeilen verarbeiten; Datensatzgrenze von 1 GB (höher mit Premium-Kapazität).
Cloud-basierte Funktionen Kein direkter Cloud-basierter Veröffentlichungsdienst; die Freigabe erfolgt manuell (per Datei). Power BI Service ermöglicht eine einfache gemeinsame Nutzung mit der PRO-Lizenz.
Visualisierungsoptionen Kerndiagramme wie Balken-, Linien- und Kreisdiagramme. Größere Auswahl an Bildmaterial, einschließlich benutzerdefiniertem Bildmaterial von AppSource, mit hoher Interaktivität.
Interaktivität Begrenzte Interaktivität durch Slicer. Fließende Interaktionen, einschließlich Drill-Through, Filter und Lesezeichen.
Kosten In Office 365 enthalten; der Einzelpreis beträgt $159,99 pro Nutzer. Power BI Desktop ist kostenlos; Power BI PRO kostet $13,70 pro Nutzer/Monat für die gemeinsamen Funktionen.
Datensicherheit Passwortschutz für Arbeitsmappen, aber begrenzte Datensicherheitsfunktionen. Sichere Freigabe mit Zugriffskontrollen und rollenbasierten Berechtigungen.
KI-Funktionen Begrenzt. Fortgeschrittene KI-Funktionen wie Clustering, Zeitreihenanalyse und NLP (Q&A-Funktion).
Datenquellen Gängige Quellen wie SQL Server und ODBC. Größere Auswahl an Datenintegrationen und benutzerdefinierten Verbindungen.
Gemeinsame Merkmale Power Query zur Datenbereinigung und -umwandlung; Diagrammformatierung und Ribbon-Oberfläche. Power Query zur Datenbereinigung und -umwandlung; Diagrammformatierung und Ribbon-Oberfläche.

Was ist Excel?

Excel ist eine von Microsoft entwickelte Tabellenkalkulationssoftware, die Bestandteil der Office-Produktsuite und des Office 365-Pakets ist. Seit seiner Veröffentlichung im Jahr 1985 ist Excel in der Wirtschaft und in der Wissenschaft alltäglich geworden. Sie wird zum Beispiel in der Personalverwaltung, im Betriebsmanagement und in der Leistungsanalyse und -berichterstattung eingesetzt.

Excel ist ein Allzweck-Tabellenkalkulationsprogramm, das zum Organisieren und Analysieren kleiner und großer Daten mit Formeln, Funktionen und sogar Makros (für technisch interessierte Personen) verwendet wird. 

Die wichtigsten Funktionen von Excel, die es zu einem ausgezeichneten Werkzeug für eine Vielzahl von Datenanalyseaufgaben machen, sind u.a:

  • Funktionen und Formeln. Excel verfügt über viele vordefinierte Funktionen, und du kannst sogar mehrere Funktionen kombinieren, um komplexe, benutzerdefinierte Berechnungen durchzuführen.
  • Datenvisualisierung - Excel kann deine Daten mit nur wenigen Klicks visuell darstellen. So lassen sich die Daten schnell und einfach analysieren und in Berichten oder Dashboards darstellen.
  • Schablonen. Excel-Vorlagen sind bei Microsoft erhältlich, wenn du eine neue Excel-Arbeitsmappe erstellst. Es ist auch einfach, deine eigenen Vorlagen mit anderen zu teilen oder von anderen erstellte Vorlagen zu verwenden, um deine Datenanalyse zu beschleunigen.
  • Datenumwandlung. Mit dem Power Query Tool in Excel kannst du Daten aus verschiedenen Quellen laden, komplexe Datenumwandlungen durchführen und diese Daten dann in deine Excel-Arbeitsmappe importieren.

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Was ist Power BI?

Power BI ist ein Business Intelligence (BI)-Tool. Der Hauptzweck von BI-Tools besteht darin, Lernpfade für Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) zu verfolgen und Einblicke in Geschäftsdaten zu gewinnen, um die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu verbessern.

Power BI wird auf viele verschiedene Arten genutzt, je nachdem, welche Rolle der/die Einzelne innehat: von Entwicklern, Analysten, Managern und Direktoren bis hin zu allen dazwischen.

Power BI umfasst drei Hauptanwendungen:

  1. Power BI Desktop - eine kostenlose Desktop-Anwendung zur Erstellung und Gestaltung von Berichten.
  2. Power BI Service - der Online-Veröffentlichungsdienst zum Anzeigen und Teilen von Berichten und Dashboards.
  3. Power BI Mobile Apps - für die Anzeige von Berichten und Dashboards unterwegs.

Einige der wichtigsten Funktionen von Power BI, die laut Gartner dazu beigetragen haben, dass es zu einer der besten BI-Anwendungen geworden ist, sind:

  • Künstliche Intelligenz. Power BI verfügt über viele fortschrittliche KI-Funktionen wie Clustering, Zeitreihenanalyse und Natural Language Processing als Teil der Q&A-Funktion.
  • Große Auswahl an Datenquellen und Verbindungen. Power BI lässt sich direkt in eine Vielzahl von Drittanbieteranwendungen integrieren, und du kannst sogar eigene Verbindungen herstellen.
  • Komplexe Berechnungen mit DAX. Power BI erweitert viele der bekannten DAX-Formeln, die in Excel üblich sind, um die Unterstützung für weitaus fortgeschrittenere Berechnungen.

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Power BI vs. Excel: Hauptunterschiede

Power BI vs. Excel

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Lernkurve

Excel ist ein alltägliches Tool (das 1985 veröffentlicht wurde), das weit verbreitet ist und von vielen Nutzern bereits tagtäglich verwendet wird. Das bedeutet, dass es sehr wahrscheinlich ist, dass viele Nutzerinnen und Nutzer von der Anwendung gehört haben und sogar sehr vertraut mit ihr sind. Außerdem gibt es ein breites Angebot an Ressourcen und Schulungen, mit denen du den Umgang mit Excel für fast jeden Anwendungsfall lernen kannst. 

Power BI ist jedoch eine relativ neue (2014 veröffentlichte) und eigenständige Anwendung. Obwohl es schnell an Beliebtheit gewinnt, gibt es immer noch weniger Ressourcen als bei Excel. Power BI gilt auch als kompliziertere Anwendung, die mehr technisches Know-how erfordert, um Lösungen für Geschäftsprobleme zu entwickeln und umzusetzen. Microsoft hat jedoch hervorragende Arbeit geleistet, indem es hilfreiche Ressourcen zur Verfügung gestellt hat, die für Anfänger geeignet sind, und die Anwendung ist viel intuitiver zu bedienen, als man vielleicht zunächst denkt.

Mehr über die Grundlagen erfährst du in unserem Kurs Einführung in Power BI und unser Power BI Spickzettel ist eine nützliche Ressource, die du immer zur Hand haben solltest. 

Flexibilität

Die Flexibilität kann in einem Spektrum von hochflexibel bis vollautomatisch betrachtet werden. Es kann keine Situation geben, in der etwas vollständig automatisiert und perfekt flexibel ist. 

Der Zweck der Automatisierung besteht darin, dass du sie einrichten und vergessen kannst, und genau hier kann Power BI punkten. Auf der anderen Seite ist Excel ein sehr flexibles Werkzeug, mit dem du ganz individuelle Lösungen entwickeln kannst.

Datengröße & Modellkomplexität

Excel hat eine Grenze für die Menge an Daten, die gleichzeitig gespeichert und dargestellt werden können - etwas mehr als 1 Million Zeilen und 16 Tausend Spalten. Danach lässt sich die Excel-Arbeitsmappe entweder nicht mehr öffnen oder es wird nur ein Teil der Daten geladen. 

Power BI hingegen hat diese Einschränkung nicht und kann Millionen von Datenzeilen verarbeiten. Wenn du Berichte in Power BI Service veröffentlichst, kannst du nur Datensätze mit einer Größe von weniger als 1 GB verwenden (was für die meisten Unternehmen ausreichend ist). Darüber hinaus bietet Power BI gegen einen Aufpreis Power BI Premium-Kapazitäten an. Deshalb ist es gut, wenn du dich an allgemeine Best Practices für die Modellerstellung hältst und nur die Daten importierst, die du wirklich brauchst.

Cloud-basierte Funktionen & Zugänglichkeit

Excel bietet keinen cloudbasierten Veröffentlichungsdienst an und die einzige Möglichkeit, eine Excel-Arbeitsmappe mit jemandem zu teilen, ist, die Datei direkt an ihn zu schicken. 

Auf der anderen Seite bietet Power BI den Power BI Service, mit dem du Berichte und Dashboards innerhalb und außerhalb deines Unternehmens mit einer Power BI PRO-Lizenz teilen kannst.

Visualisierungsoptionen

Excel und Power BI haben eine Reihe von Visualisierungsoptionen gemeinsam, wie z. B. Balken-, Linien- und Kreisdiagramme. Power BI bietet jedoch auch eine viel größere Auswahl an Grafiken sowie benutzerdefinierte Grafiken, die auf einem Marktplatz namens AppSource verfügbar sind. Darüber hinaus sind Power BI-Diagramme in hohem Maße anpassbar und können sehr dynamisch gestaltet werden.

Chart Interaktivität

Die einzige Möglichkeit, mit einem Diagramm in Excel zu interagieren, sind Slicer, die die Daten effektiv filtern. In Power BI kannst du jedoch viel flüssiger und intuitiver mit Diagrammen, Tabellen und visuellen Darstellungen arbeiten. Du kannst auch komplexere Interaktionen wie Drill-Through, Filter auf Seiten- und Berichtsebene und Lesezeichen einbauen.

Kosten

Während Power BI Desktop kostenlos heruntergeladen und für den persönlichen Gebrauch auf deinem lokalen PC genutzt werden kann, kostet eine Power BI PRO-Lizenz 10 USD pro Nutzer und Monat, um deine Berichte in Power BI Service zu veröffentlichen und mit anderen zu teilen.  Das Power BI Premium-Paket kostet $20 USD und bietet Zugang zu größeren Modellen und häufigeren Aktualisierungen.

Excel ist im Office-365-Paket enthalten, das heute in Unternehmen weit verbreitet ist, sodass für viele Menschen keine zusätzlichen Kosten für die Nutzung der Anwendung anfallen. Wenn du kein Office 365-Abonnement hast, kannst du Excel für eine einmalige Gebühr von 159,99 $ für einen einzelnen Benutzer erwerben.

Datensicherheit

Der Power BI Service ist eine hochsichere Umgebung für die gemeinsame Nutzung von Power BI-Berichten und Dashboards. Die zugrundeliegenden Daten werden nicht direkt allen Nutzern zugänglich gemacht, auch wenn sie eine Lizenz haben und sie einsehen können. Admins können entscheiden, welche Zugriffsrechte jeder Nutzer erhält. 

Excel hingegen verfügt nicht über diese Sicherheitsfunktionen. Du kannst zwar Arbeitsmappen, Blätter und Zellen mit einem Kennwort schützen, aber die zugrunde liegenden Daten können trotzdem offengelegt werden.

Wenn du mehr über Datenorganisationstools und deren Vergleich erfahren möchtest, schau dir den Blogbeitrag CSV vs. Excel an.

Power BI vs. Excel: Wichtigste Gemeinsamkeiten

Excel und Power BI haben ein paar gemeinsame Funktionen. Da beide von Microsoft entwickelt wurden und beide analytische Lösungen sind, haben sie viele ähnliche Designelemente. Zum Beispiel das Band. Beide Anwendungen haben oben ein Menüband, das die Hauptfunktionen der jeweiligen Anwendung enthält. 

Ebenso enthalten beide Anwendungen die Anpassungs- und Formatierungsoptionen für Diagramme auf der rechten Seite.

Abgesehen von den Ähnlichkeiten im Design nutzen sowohl Excel als auch Power BI Power Query zum Bereinigen und Umwandeln von Daten. Diese Funktion macht Excel zu einem ernstzunehmenden Konkurrenten für Datenanalysen und Berichte.

Wie bereits erwähnt, haben Excel und Power BI auch viele Visualisierungsoptionen und Datenquellen gemeinsam. Mit Excel kannst du die meisten grundlegenden Diagramme erstellen, z. B. Balken-, Linien- und Kreisdiagramme, und eine Verbindung zu den gängigsten Datenquellen herstellen, z. B. zu SQL Server oder einem Standard-ODBC. Power BI geht jedoch noch einen Schritt weiter und bietet eine umfangreichere Auswahl von beidem.

Außerdem kannst du sowohl in Excel als auch in Power BI Vorlagen erstellen und weitergeben. In Excel ist der schnellste Weg, um mit einer Vorlage zu arbeiten, eine Vorlage aus dem Vorlagenbildschirm auszuwählen, wenn du eine neue Arbeitsmappe erstellst. In Power BI gibt es jedoch 2 Möglichkeiten, Vorlagen zu erstellen und zu verwenden: Vorlagen-Apps und die Erstellung eigener Vorlagen.

Erstens sind Vorlagen-Apps vorgefertigte Power BI-Berichte, die von Drittanbieter-Anwendungen erstellt wurden. Du findest sie, indem du "Daten abrufen" auswählst. Am unteren Rand dieses Bildschirms findest du eine Schaltfläche für den Zugriff auf Vorlagen-Apps.

Daten erhalten

Zweitens kannst du eine Vorlage aus einem Power BI-Bericht erstellen, den du erstellt hast. Diese Vorlage speichert das Layout, die Grafiken und die Power Query-Schritte, sodass du Power BI-Berichte für schnellere Analysen und Berichte wiederverwenden kannst. Diese Vorlagen sind auch viel kleiner als die Originalberichte, weil die Vorlagen die zugrunde liegenden Daten nicht speichern. 

Du kannst schnell eine Vorlage aus einem bestehenden Power BI-Bericht erstellen, indem du Datei, Exportieren und Power BI-Vorlage auswählst. Gib ihm eine Beschreibung und einen Namen und das war's!

Wie Microsoft Fabric die Landschaft verändert

Microsoft Fabric hat die Möglichkeiten von Power BI erweitert und macht es zu einem zentralen Bestandteil einer einheitlichen Datenplattform. Während Excel ein flexibles und weit verbreitetes Werkzeug für die Datenanalyse bleibt, positioniert Fabric Power BI als die erste Wahl für die Bearbeitung größerer Datensätze, die Automatisierung von Arbeitsabläufen und die Bereitstellung von Erkenntnissen in großem Umfang.

Eine wichtige Neuerung ist der Direct Lake-Modus, mit dem Power BI auf Daten in OneLake zugreifen kann, ohne sie importieren oder duplizieren zu müssen. Dies verbessert die Leistung bei der Analyse großer Datensätze - ein Bereich, in dem Excel oft an seine Grenzen stößt.

Fabric verbessert auch die Zusammenarbeit und Governance. Im Gegensatz zu Excel, wo die Dateifreigabe manuell und fragmentiert erfolgen kann, profitiert Power BI von gemeinsam genutzten Arbeitsbereichen und zentralisierten Sicherheitskontrollen, die einen einheitlichen Datenzugriff und eine einheitliche Verwaltung gewährleisten.

Auch die KI-Funktionen in Power BI sind jetzt weiter entwickelt. Mit Integrationen wie Azure OpenAI und Synapse können Nutzer/innen maschinelle Lernmodelle zu Berichten hinzufügen - etwas, das Excel auf dieser Ebene nicht nativ unterstützt.

Durch die Integration von Power BI in ein umfassendes Analyse-Ökosystem schließt Microsoft Fabric die Lücke zwischen der Vielseitigkeit von Excel und der Stärke von Power BI bei groß angelegten, automatisierten Berichten und Analysen. Mehr über die wichtigsten Funktionen von Microsoft Fabric erfährst du in unserem Kurs Einführung in Microsoft Fabric

Power BI vs. Excel: Wann solltest du sie einsetzen?

Wenn du überlegst, ob du Power BI oder Excel für ein bestimmtes Problem verwenden sollst, kannst du drei wesentliche Aspekte berücksichtigen:

  1. Daten. Wie viele Daten sind verfügbar oder müssen analysiert werden? Es ist ratsam, Power BI als Lösung für große Datenmengen oder für Datensätze, von denen du erwartest, dass sie sehr schnell wachsen, in Betracht zu ziehen.
  2. Analytisches Talent. Power BI erfordert möglicherweise spezifischere Kenntnisse im Bereich Business Intelligence, vor allem für komplexere Lösungen. Deshalb solltest du überlegen, welche Talente du im Unternehmen hast und ob zusätzliche analytische Talente eingestellt werden müssen.
  3. Flexibilität. Betrachte den Unterschied zwischen Excel und Power BI in Bezug auf die Flexibilität. Mit Excel kannst du hochkomplexe, flexible Berichte und Dashboards erstellen, aber was du an Flexibilität gewinnst, verlierst du an der Fähigkeit, diese Aufgaben zu automatisieren. Auf der anderen Seite bietet PBI nicht so viel Flexibilität wie Excel, aber du kannst einen hohen Grad an Automatisierung vornehmen.

Schlussgedanken

Sowohl Excel als auch Power BI sind leistungsstarke Werkzeuge für die Datenanalyse und -visualisierung, die jeweils ihre eigenen Stärken haben. Excel ist flexibel und eignet sich gut für kleinere Datensätze und individuelle Berichte, während Power BI große Datensätze verarbeiten, fortschrittliche Analysen liefern und automatisierte, interaktive Dashboards ermöglichen kann.

Um dein Wissen und deine Fähigkeiten in diesen Tools zu vertiefen, solltest du die folgenden DataCamp-Kurse besuchen:

  • Datenanalyst in Power BI: Dieser Lernpfad führt dich durch die Power BI Fähigkeiten, die du zur Vorbereitung, Modellierung und Visualisierung von Daten für die PL-300 Data Analyst Certification benötigst.
  • Datenanalyse in Excel: Verbessere deine Excel-Kenntnisse, indem du lernst, Daten mit Pivot-Tabellen, logischen Funktionen und Prognosetechniken zu analysieren.
  • Excel-GrundlagenErwerbe die grundlegenden Fähigkeiten, die du brauchst, um Excelzu nutzen , von der Datenaufbereitung über das Schreiben von Formeln bis hin zur Erstellung von Visualisierungen. Es ist keine vorherige Erfahrung erforderlich.

Mit diesen Kursen kannst du das volle Potenzial von Excel und Power BI ausschöpfen, damit du in deinem Beruf fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen kannst.

Excel vs. Power BI FAQs

Können Power BI und Excel zusammen in einem Workflow verwendet werden?

Ja, sie lassen sich gut integrieren. Excel kann die Datenaufbereitung übernehmen, und Power BI kann Excel-Arbeitsmappen importieren, um erweiterte Visualisierungen zu erstellen. Power BI ermöglicht auch die Veröffentlichung und Freigabe von Excel-Dateien über den Power BI Service.

Was sind die Hardwareanforderungen für Power BI im Vergleich zu Power BI. Excel?

  • Excel: Läuft gut auf den meisten modernen Geräten; 4 GB RAM sind für den typischen Gebrauch ausreichend.
  • Power BI: Benötigt mehr Ressourcen - 8 GB RAM (16 GB empfohlen) und einen Multi-Core-Prozessor für große Datensätze. Die GPU-Unterstützung verbessert die Leistung für die Grafik.

Kann ich Power BI für Datenaktualisierungen in Echtzeit nutzen und wie sieht es im Vergleich zu Excel aus?

Ja, Power BI unterstützt Echtzeit-Updates aus Live-Quellen, die sich perfekt für die Überwachung von KPIs eignen. Excel kann Datenverbindungen aktualisieren, verfügt aber nicht über Echtzeit-Streaming-Funktionen.

Welche Arten von Unternehmen oder Rollen eignen sich am besten für Power BI im Vergleich zu Power BI. Excel?

  • Excel: Ideal für flexible, kleine Aufgaben wie Finanzen, HR oder Betrieb.
  • Power BI: Am besten geeignet für große Datenmengen, automatisierte Berichte und kollaborative Analysen in Bereichen wie Datenanalyse oder Business Intelligence.

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Joleen Bothma
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