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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.

  • Im eigenen Tempo lernen
  • Praktische Erfahrungen sammeln
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

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675 Kurse

Kurs

Mathematik für Finanzprofis

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 510

Lerne wichtige Finanzmathematik mit praktischen Excel-Übungen und Beispielen aus dem echten Leben.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 510

In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Abfrageleistung in PostgreSQL verbessern

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 509

Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du besonders schnelle PostgreSQL-Abfragen aufbaust.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Supervised Learning in R: Regression

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 505

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in GCP

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 504

Dieser Kurs stellt die Google Cloud Platform (GCP) vor, inklusive Optionen zur Speicherung, Datenverarbeitung und Geschäftsmodernisierung.

Cloud

2 Stunden

Kurs

Power BI für Endanwender

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.2+
  • 504

Entdecke den Power BI-Dienst, lerne die Benutzeroberfläche kennen, triff fundierte Entscheidungen und hol das Beste aus deinen Berichten raus.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Data Processing in Shell

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 503

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Inferenz in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 501

Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in PySpark

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 498

Lerne, verteiltes Datenmanagement und maschinelles Lernen in Spark mit dem PySpark-Paket zu implementieren.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Betrugserkennung mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 497

In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Statistische Techniken in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 487

Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

ARIMA-Modelle in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 486

Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Ensemble-Methoden in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 486

In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Introduction to AWS Boto in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 485

Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.

Cloud

4 Stunden

Kurs

Maschinelles Lernen mit caret in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 475

In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen, zum Beispiel wie man Vorhersagemodelle erstellt und bewertet.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

RNA-Seq mit Bioconductor in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 475

Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Best Practices für Visualisierung in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 474

Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation mit data.table in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 474

Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Streaming-Konzepte

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 472

Du erfährst, worin sich Batching und Streaming unterscheiden und wie du Streaming-Systeme skalieren kannst. Inklusive Praxisbeispiele!

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Zeitreihendaten in Python visualisieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 466

Visualisiere Saisonalität, Trends und andere Muster in deinen Zeitreihendaten.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Introduction to Julia

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 463

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Deep Reinforcement Learning in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 462

Erlerne und nutze leistungsstarke Deep Reinforcement Learning-Algorithmen, einschließlich Verfeinerungs- und Optimierungstechniken.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Web Scraping in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 461

Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in SQL Server

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 458

Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.

Datenbearbeitung

5 Stunden

Kurs

Einführung in Spark SQL mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 458

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Finanzanalysen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.1+
  • 456

Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Feature Engineering with PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 453

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 444

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Gemini in Gmail

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 442

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Überwachung von Machine-Learning-Konzepten

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 442

Dieser Kurs macht dich vertraut mit den Herausforderungen bei der Überwachung von Machine-Learning-Modellen im Produktivbetrieb.

Maschinelles Lernen

2 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.