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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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675 Kurse

Kurs

Schlussfolgern bei der linearen Regression in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 253

In diesem Kurs lernst du, wie du mit linearen Modellen Schlussfolgerungen ziehst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit der OpenAI Responses API

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 252

Mit der OpenAI Responses API und GPT-5 kannst du jetzt einfacher als je zuvor intelligente, interaktive und zuverlässige KI-Anwendungen entwickeln.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

MLOps für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 248

Du lernst die Grundlagen von MLOps kennen, einschließlich Tools und Methoden zur Automatisierung und Skalierung von ML-Anwendungen.

Maschinelles Lernen

3 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 247

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Probabilistik & Statistik

2 Stunden

Kurs

Innovating with Google Cloud AI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 246

Innovating with Google Cloud AI

Cloud

1 Stunde

Kurs

Survival-Analyse in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 245

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Unternehmensbewertung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 244

Lerne Unternehmensbewertung mit praktischen Anwendungen und Fallstudien unter Verwendung des Discounted-Cashflow-Modells (DCF).

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Einführung in Spark mit sparklyr in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 244

Lerne in nur 4 Stunden, wie du mit Spark und dem sparklyr-Paket in R Big-Data-Analysen durchführst, und entdecke Spark MLIb.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 240

In diesem Kurs lernst du, wie du Datensätze mit data.table kombinieren und zusammenführen kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Develop for Azure Storage

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 240

Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.

Cloud

3 Stunden

Kurs

IoT-Daten in Python analysieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 239

Hier importierst, bereinigst und bearbeitest du IoT-Daten in Python und bereitest sie so für maschinelles Lernen vor.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Statistische Simulation in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 238

Lerne, immer komplexere Probleme zu lösen, indem du Simulationen nutzt, um Daten zu generieren und zu analysieren.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Concepts in Computer Science

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 238

Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Fehler und Unsicherheit in Google Sheets

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 234

Hier lernst du, wie du echte Effekte von Zufall unterscheidest und Denkfehler erkennst, die Entscheidungen verzerren.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 232

In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Effizient mit pandas programmieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 229

Dieser Kurs vermittelt effiziente Techniken in pandas, mit denen du deinen Python-Code optimieren kannst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Datenbearbeitung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 225

Automatisiere die Datenbearbeitung mit KNIME, indem du Zusammenführungen, Aggregationen, Datenbank-Workflows und erweiterte Dateiverarbeitung beherrschst.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 225

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 223

Mach deine KI-Projekte einfacher, indem du modulare Modelle erstellst und mit PyTorch Lightning die fortgeschrittene Optimierung meisterst!

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Machine Learning für Marketing mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 220

Hier setzt du Machine Learning im Marketing ein – vom Customer Lifetime Value über Abwanderungsprognosen bis zur Segmentierung.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Text Mining mit Bag-of-Words in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 219

Lerne die Bag-of-Words-Technik für Text Mining mit R.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Finanzanalyse in KNIME

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 218

In diesem Kurs machst du dich mit der Finanzanalyse in KNIME vertraut und verbesserst deine Skills rund um Datenaufbereitung und Workflow.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Introduction to Databricks Lakehouse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 215

Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Implement Azure Security for Developers

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 215

Azure Security

Cloud

3 Stunden

Kurs

Analyzing Social Media Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 214

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Netzwerkanalyse mit R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 212

Lerne, wie du mit dem igraph-Paket Netzwerkdaten analysieren und visualisieren kannst, und erstelle mit threejs interaktive Netzwerkdiagramme.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Sentiment Analysis in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 210

Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 208

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Cloud

2 Stunden

Kurs

Python für R-Nutzer

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 208

Dieser Kurs ist für Leute, die R nutzen und sich schnell mit Python vertraut machen wollen!

Softwareentwicklung

5 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.