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Kurse rund um Daten, KI und Cloud

Relevante Fähigkeiten entwickeln

Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.

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771 Kurse

Kurs

Google: Introduction to AI Agents

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 155 Wiederholungen

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

Cloud

20 min

Kurs

Gemini in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 249 Wiederholungen

Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.

Künstliche Intelligenz

30 min

Kurs

Einführung in Generative KI in Snowflake

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 359 Wiederholungen

Lerne, wie du KI-Anwendungen mit den integrierten LLM-Funktionen von Snowflake Cortex für Textanalyse, -generierung und mehrstufige Workflows entwickelst.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Digitale Transformation mit Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 124 Wiederholungen

Dieser Kurs gibt einen Überblick über die Chancen und Herausforderungen, denen Unternehmen auf ihrem Weg zur digitalen Transformation begegnen.

Cloud

2 Stunden

Kurs

Reporting in SQL

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 823 Wiederholungen

In diesem Kurs dreht sich alles um SQL-Berichte und Dashboards und wie du Daten optimal auswertest, bereinigst und validierst.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Oracle SQL

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 256 Wiederholungen

In diesem Einstiegskurs erweiterst du deine Kenntnisse rund um Oracle SQL und lernst, Daten zu aggregieren, zu kombinieren und anzupassen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Pivot-Tabellen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 222 Wiederholungen

Lerne, wie du Pivot-Tabellen erstellst und mit nur wenigen Klicks Tausende von Datenpunkten organisierst.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Effizient R-Code schreiben

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 136 Wiederholungen

Lerne, wie du schneller R-Code schreibst, mach dich mit Benchmarking und Profiling vertraut und entdecke die Geheimnisse der parallelen Programmierung.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Ein-/Ausgabe und Streams in Java

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 420 Wiederholungen

Java-Kenntnisse ausbauen: Dateien handhaben, Daten verarbeiten und sauberen, wiederverwendbaren Code mit praxisnahen Techniken schreiben.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Statistik mit Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 609 Wiederholungen

Du erfährst, wie du mit Tabellen statistische Methoden nutzt, um Daten besser zu verarbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datenvisualisierung in Tableau

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 851 Wiederholungen

Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.

Datenvisualisierung

6 Stunden

Kurs

Erstellen von PostgreSQL-Datenbanken

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 638 Wiederholungen

In diesem Kurst erstellst du eine PostgreSQL-Datenbank und beleuchtest Struktur, Datentypen und Normalisierung von Datenbanken.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Kundenabwanderung in Tableau analysieren

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 992 Wiederholungen

In diesem Kurs untersuchst du Daten des fiktiven Unternehmens Databel in Tableau und ermittelst, warum dessen Kundschaft abwandert.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

KI für Marketing

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 190 Wiederholungen

KI fürs Marketing meistern: smartere Kampagnen planen, hochwertige Inhalte erstellen und eigene KI-Agenten bauen.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Datenbereinigung mit PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 495 Wiederholungen

Lerne, wie du Daten mit Apache Spark in Python bereinigen kannst.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 47 Wiederholungen

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Daten­transformation mit Polars

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 120 Wiederholungen

Polars mit Textmanipulation, rollenden Statistiken, DataFrame-Joins und fortgeschrittener Analyse vertiefen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Gemini in Google Drive

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 236 Wiederholungen

Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.

Künstliche Intelligenz

30 min

Kurs

A/B-Tests in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 364 Wiederholungen

Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Marketing Analytics für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 585 Wiederholungen

Finde heraus, wie Marketinganalysten Daten nutzen, um Kunden zu verstehen und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.

Business

2 Stunden

Kurs

Datenumwandlung in Alteryx

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 801 Wiederholungen

Entdecke in diesem interaktiven Kurs Alteryx für die Datentransformation und lerne Crosstab, Transpose und die Optimierung von Arbeitsabläufen kennen.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit Seaborn

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 460 Wiederholungen

Mit den Visualisierungstools von Seaborn erstellt du in diesem Kurs ganz einfach ansprechende und informative Visualisierungen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Google: Agent Fundamentals

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 72 Wiederholungen

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Einführung in Azure

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 667 Wiederholungen

Lerne Azure-Dienste wie Compute, Storage und Automation kennen und wende sie in praxisnahen Übungen selbst an.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Hyperparameter-Tuning in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 835 Wiederholungen

Hier lernst du Methoden zur automatischen Hyperparameter-Optimierung in Python kennen, wie zum Beispiel Grid, Random und Informed Search.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 539 Wiederholungen

Lerne, wie du die KNIME Analytics Platform für den Datenzugriff, die Datenbereinigung und die Datenanalyse mit einem No-Code/Low-Code-Ansatz nutzen kannst.

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Benutzerorientiertes Design in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 463 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt, wie du Visualisierungen und Berichte in Power BI zielgruppengerecht gestaltest.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Einführung in Spark SQL mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 168 Wiederholungen

Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

FAQs

Was ist Data Science?

Bei Data Science handelt es sich um ein Fachgebiet, das sich auf die Gewinnung von Informationen aus Daten konzentriert. Mit Programmierkenntnissen, wissenschaftlichen Methoden, Algorithmen etc. analysieren Data Scientists Daten, um praktische Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie kann ich Data Science lernen?

Du musst eine Programmiersprache wie Python oder R lernen und die Grundlagen der Mathematik und Statistik beherrschen. Kenntnisse über Datenanalysemethoden und Data-Science-Tools sind auch wichtig. Es gibt viele Möglichkeiten, Data Science zu lernen. Neben formalen Bildungswegen wie einem Studium gibt es viele andere Ressourcen, mit denen du in deinem eigenen Tempo lernen kannst. Neben Online-Kursen und Tutorials gibt es Bücher, Videos und vieles mehr.

Welche Fähigkeiten sind für Data Science erforderlich?

Neben Kenntnissen in Mathematik und Statistik benötigen Data Scientists Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und SQL. Darüber hinaus erfordert Data Science den Umgang mit großen Datensätzen sowie Kenntnisse in Datenvisualisierung, Data Wrangling und Datenbankmanagement. Auch Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sind nützlich.

Wofür kann ich Data Science nutzen?

In nahezu jeder Branche kann Data Science in mehr oder weniger großem Umfang nützlich sein. Organisationen im Gesundheitswesen können mithilfe von Data Science Krankheiten besser erkennen und heilen, während Finanzunternehmen sie nutzen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Darüber hinaus kommt Data Science branchenübergreifend im Marketing zum Einsatz, etwa beim Aufbau von Empfehlungssystemen und bei der Analyse der Kundenabwanderung.

Ist eine Karriere im Bereich Data Science sinnvoll?

Ja, Data Science gehört zu den am schnellsten wachsenden Bereichen weltweit. Damit verbundene Berufe gehören zu den am besten bezahlten überhaupt. Laut Daten von Payscale verdienen erfahrene Data Scientists in den USA durchschnittlich 97.609 US-Dollar im Jahr bei gleichzeitig hoher Jobzufriedenheit.

Ist es schwierig, Data Scientist zu werden?

Hierbei gibt es einiges zu beachten. Für einen Abschluss im Bereich Data Science sind oftmals durchweg gute Leistungen erforderlich. Darüber hinaus sind für das Entwickeln vieler Data-Science-Fähigkeiten ein intensives Studium und Geduld nötig. Es kann mehrere Monate dauern, bis man alle notwendigen Grundlagen beherrscht und praktische Erfahrung gesammelt hat, um sich eine Einstiegsposition zu sichern.

Erfordert Data Science Programmierkenntnisse?

Ja, du benötigst Programmiererfahrung in Sprachen wie Python, R, SQL, Java und C/C++. Aufgrund ihrer relativ einfachen Syntax wird die Programmiersprache Python von Einsteigern oft bevorzugt.

Wie lange dauert es, Data Scientist zu werden?

Eine Person ohne vorherige Programmiererfahrung und/oder mathematischen Hintergrund benötigt in der Regel sieben bis zwölf Monate intensiven Studiums, bis sie auf einem soliden Einstiegsniveau im Bereich Data Science ist. Dabei ist zusätzlich zu beachten, dass ausschließlich theoretische Grundlagen nicht ausreichen, um in diesem Bereich praktisch zu arbeiten.

Welche Themen kann ich im Bereich Data Science lernen?

Sobald du die Grundlagen der Datenwissenschaft beherrschst, kannst du dich in verschiedenen Bereichen spezialisieren, darunter Machine Learning, künstliche Intelligenz, Big-Data-Analyse, Business Analytics und Business Intelligence, Data Mining und mehr.

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.