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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

Marketing-Analytics in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 224 Wiederholungen

Wir zeigen dir, wie du eine saubere Dateneingabe gewährleistest und mit dynamischen Dashboards deine Marketingdaten veranschaulichst.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Fehler und Unsicherheit in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 153 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Azure-Lösungen überwachen und Fehler beheben

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 80 Wiederholungen

Lerne, wie du Azure-Anwendungen mit Azure Monitor, Application Insights und Log Analytics überwachen, diagnostizieren und optimieren kannst.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Einführung in die Unternehmensbewertung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 167 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

IoT-Daten in Python analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 108 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Dashboards mit shinydashboard erstellen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 79 Wiederholungen

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

End-to-End RAG mit Weaviate

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 19 Wiederholungen

Lerne RAG mit Weaviate kennen! Füge Text und Bilder zum Abrufen ein und probiere die Vektor-, BM25- und Hybridsuche aus.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Python für R-Nutzer

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 80 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

5 Stunden

Kurs

Netzwerkanalyse mit R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 122 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Kundensegmentierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 170 Wiederholungen

Dieser Kurs liefert dir einen praxisnahen Einstieg in das Segmentieren von Kundendaten in Python.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Statistik-Interviewfragen in Python üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 88 Wiederholungen

Wir bereiten dich für dein nächstes Statistik-Interview vor und wiederholen bedingte Wahrscheinlichkeiten, A/B-Tests und mehr.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Finanzberichte mit Python analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 114 Wiederholungen

Hier berechnest du Kennzahlen, schätzt die finanzielle Lage ein, behandelst fehlende Werte und präsentierst deine Analyse.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Zeitreihen in R visualisieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 183 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Machine Learning im Tidyverse

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 115 Wiederholungen

Nutze die Pakete tidyr und purrr aus dem tidyverse, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu erkunden und zu bewerten.

Maschinelles Lernen

5 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse des Hypothekenhandels in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 283 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 104 Wiederholungen

Fehlende Daten diagnostizieren, visualisieren und mit verschiedenen Imputationstechniken behandeln – mit Tipps, um deine Ergebnisse zu verbessern.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Konzepte von Programmierparadigmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 135 Wiederholungen

Schau dir verschiedene Programmierparadigmen an, wie imperativ und deklarativ, prozedural, funktional und objektorientiert.

Softwareentwicklung

2 Stunden

Kurs

Kommunizieren mit Daten im Tidyverse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 198 Wiederholungen

Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Finanzmodellierung in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 275 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Abfragen einer PostgreSQL-Datenbank in Java

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 95 Wiederholungen

Verbinde Java über JDBC mit PostgreSQL. Schreib sichere Abfragen, verwalte Transaktionen und arbeite effizient mit großen Datensätzen.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Warenkorbanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 95 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Google: Human-Centered AI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 44 Wiederholungen

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

Cloud

10 min

Kurs

Daten in Java importieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 63 Wiederholungen

Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Geodaten in R visualisieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 87 Wiederholungen

Hier liest, erkundest und bearbeitest du Geodaten und nutzt dann deine Fähigkeiten, um mit R aussagekräftige Karten zu erstellen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Anwendungen auf AWS entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 8 Wiederholungen

Cloud-Apps auf AWS mit API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge und Kinesis bauen. Serverless- und ereignisgesteuerte Muster für die DVA-C02-Prüfung meistern.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Recommendation Engines mit PySpark erstellen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 239 Wiederholungen

Lernen Sie Tools und Techniken kennen, um Ihre eigenen Big Data zu nutzen und positive Erlebnisse für Ihre Nutzer zu ermöglichen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Schlussfolgerungen für numerische Daten in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 108 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du Techniken für die statistische Inferenz anhand numerischer Daten kennen.

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.

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

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