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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

Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 442

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

Cloud

4 Stunden

Kurs

Visualizations in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 441

Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 441

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

AI-Assisted Travel Planning

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 440

Master travel planning with WanderBot: craft prompts, build confidence, and streamline your next adventure.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 438

Hier schauen wir uns an, wie wir beliebige Dateiformate parsen, ob Flatfiles, Statistiksoftware, Datenbanken oder Daten aus dem Internet.

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Multimodale Systeme mit der OpenAI API

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 436

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

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 435

Hier erfährst du, wie du GenAI-Modellen menschliche Werte vermittelst, und sammelst praktische Erfahrungen mit fortgeschrittenen LLMs.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

KI für Human Resources

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 434

Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 434

Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Probabilistik & Statistik

5 Stunden

Kurs

Grundlagen der Unternehmensfinanzierung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 432

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

Angewandte Finanzen

2 Stunden

Kurs

Einführung in Jahresabschlüsse in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 427

Dieser Kurs zeigt dir, wie du die Gewinn- und Verlustrechnung und die Bilanz in Power BI anwendest.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Arbeitsmarktdaten in Tableau

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 425

Hier ermittelst du, welche Skills bei Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers besonders gefragt sind.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Finanzmodellierung in Google Sheets

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 425

Wir tauchen ein in die Grundlagen der Geschäftsmodellierung, darunter Cashflows, Investitionen, Annuitäten, Kreditrückzahlungen und mehr.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Pflegeprodukte empfehlen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 422

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

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Einführung in Data Quality mit Great Expectations

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 414

Mit der Python-Bibliothek „Great Expectations“ kannst du in Data-Science- und Data-Engineering-Workflows für hohe Datenqualität sorgen.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Cluster Analysis in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 411

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

Anomalieerkennung mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 406

Entdecke in diesem vierstündigen Kurs Anomalien in deiner Datenanalyse und erweitere dein Python-Statistik-Toolkit.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Umgang mit fehlenden Daten in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 406

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

Zeitreihen in R visualisieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 404

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit Seaborn

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 404

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 403

Lerne die Grundlagen zum Parsen, Bearbeiten und Berechnen von Datums- und Zeitangaben in R.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 403

In diesem Kurs lernst du, wie man hierarchische Modelle mit Zufallseffekten anpasst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Visualizing Geospatial Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 400

Hier lernst du, wie du mit Python, dem geopandas-Paket und folium maps Geodaten ansprechend visualisierst.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Databricks with the Python SDK

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 400

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Dealing with Missing Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 393

Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Daten transformieren und analysieren mit Microsoft Fabric

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 393

Hier entwickelst du ein solides Verständnis dafür, wie du Daten in Microsoft Fabric umwandeln und analysieren kannst.

Sonstige

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse des Hypothekenhandels in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 391

In dieser Power BI-Fallstudie analysierst du den Hypothekenhandel und verbesserst deine Skills rund um Datenmodellierung und Finanzanalyse.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Funktionen zur Datenmanipulation in SQL Server

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 389

Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Vollautomatisiertes MLOps

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 384

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

Monte-Carlo-Simulationen in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 384

Lerne, wie du mit Python deine eigenen Monte-Carlo-Simulationen entwirfst und durchführst!

Probabilistik & Statistik

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.