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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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730 Kurse

Kurs

Verarbeitung gesprochener Sprache in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 261 Wiederholungen

Hier zeigen wir dir, wie du in Python Sprache aus rohen Audiodateien laden, umwandeln und transkribieren kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Optimierung mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 184 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du mit SciPy und PuLP von Python arbeitest, um authentische Optimierungsprobleme zu lösen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Textanalyse mit R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 62 Wiederholungen

In diesem Kurs geht es darum, Textdaten in R mit dem tidy-Framework zu analysieren.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 98 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 164 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du den Umgang mit kontinuierlichen Datenströmen mithilfe von serverlosen Technologien basierend auf AWS.

Cloud

4 Stunden

Kurs

Cluster Analysis in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 69 Wiederholungen

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Net Revenue Management in Excel

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 219 Wiederholungen

Du wirst Techniken des Nettoumsatzmanagements in Excel für ein Unternehmen aus dem Bereich der schnelllebigen Konsumgüter anwenden.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in GCP

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 337 Wiederholungen

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

Cloud

2 Stunden

Kurs

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 335 Wiederholungen

Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Datenmodellierung in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 91 Wiederholungen

Hör auf, immer wieder die gleichen Verknüpfungen und Berechnungen zu schreiben, und stürz dich mit Sigma-Datenmodellen in gut verwaltete, skalierbare Analysen.

Berichtswesen

2 Stunden

Kurs

Einführung in PySpark

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 601 Wiederholungen

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

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Maschinelles Lernen mit caret in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 42 Wiederholungen

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

Umgang mit fehlenden Daten in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 135 Wiederholungen

Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Abfrageleistung in PostgreSQL verbessern

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 405 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Vollautomatisiertes MLOps

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 323 Wiederholungen

Lerne mehr über MLOps-Architektur, CI/CD/CM/CT-Techniken und Automatisierungsmuster, um ML-Systeme einzusetzen, die langfristig einen Mehrwert bieten.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in das Testen in Java

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 153 Wiederholungen

Lerne, wie du mit JUnit und Mockito effektive Tests in Java schreibst, um robuste, zuverlässige Anwendungen zu entwickeln, auf die du dich verlassen kannst.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Finanzanalysen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 123 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Pflegeprodukte empfehlen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 272 Wiederholungen

Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Zeitreihen in R visualisieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 175 Wiederholungen

Lerne, wie du Zeitreihen in R visualisieren kannst, und probier es dann mit einer Fallstudie zur Aktienauswahl aus.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Calculations in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 139 Wiederholungen

Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Entscheidungswissenschaften verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 266 Wiederholungen

Mach deine Entscheidungskompetenzen stärker, indem du datengestützte Rahmenbedingungen entwickelst und effiziente Lösungen umsetzt.

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Multimodale Systeme mit der OpenAI API

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 438 Wiederholungen

Hier erstellst du mit den Text- und Audiomodellen von OpenAI multimodale Systeme, wie etwa einen Kundensupport-Chatbot.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Introduction to AWS Boto in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 206 Wiederholungen

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

Cloud

4 Stunden

Kurs

RNA-Seq mit Bioconductor in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 138 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Unternehmensfinanzierung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 219 Wiederholungen

Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.

Angewandte Finanzen

2 Stunden

Kurs

Monitoring Machine Learning in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 345 Wiederholungen

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

Maschinelles Lernen

3 Stunden

Kurs

Streaming-Konzepte

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 480 Wiederholungen

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

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Ensemble-Methoden in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 390 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Data Versioning mit DVC

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 378 Wiederholungen

Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.

Maschinelles Lernen

3 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.

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