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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

Einführung in Redshift

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 104 Wiederholungen

In diesem Kurs dreht sich alles um SQL, Datenmanagement, Optimierung und Sicherheit von Amazon Redshift.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 153 Wiederholungen

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

Interactive Maps with leaflet in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 92 Wiederholungen

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit der OpenAI Responses API

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 60 Wiederholungen

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

Marketing Analytics in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 85 Wiederholungen

Lerne Marketinganalysen mit Tableau. Schau dir die Performance an, vergleiche Kennzahlen und optimiere Strategien über verschiedene Kanäle hinweg.

Datenaufbereitung

6 Stunden

Kurs

IoT-Daten in Python analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 102 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 23 Wiederholungen

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

Cloud

4 Stunden 45 min

Kurs

Daten in Java importieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 55 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

Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 103 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Abfragen einer PostgreSQL-Datenbank in Java

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 87 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Machine Learning für Marketing mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 168 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Kategorische Daten im Tidyverse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 165 Wiederholungen

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 45 Wiederholungen

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Cloud

45 min

Kurs

Datenumwandlung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 283 Wiederholungen

Verbessere deine KNIME-Kenntnisse mit diesem Kurs zu Datentransformationen, Spaltenoperationen und Workflow-Optimierungen.

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Credit Risk Modeling in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 83 Wiederholungen

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Machine Learning im Tidyverse

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 109 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

Sentiment Analysis in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 95 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Python für R-Nutzer

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 78 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

5 Stunden

Kurs

Analyzing Social Media Data in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 32 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Fraud Detection in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 37 Wiederholungen

Dieser Kurs gibt dir das nötige Fundament, um mit Analytics in R effektiv Betrug zu erkennen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Quantitatives Risikomanagement in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 81 Wiederholungen

In diesem Kurs arbeitest du mit Renditereihen von Risikofaktoren, untersuchst empirische Eigenschaften und schätzt den Value-at-Risk.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 143 Wiederholungen

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

Effizientes KI-Modelltraining mit PyTorch

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 97 Wiederholungen

Lerne, wie du das Training von LLMs mithilfe von Accelerator und Trainer für verteilte Trainingsprozesse beschleunigst.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

End-to-End RAG mit Weaviate

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 16 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

Hyperparameter-Tuning in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 54 Wiederholungen

Lerne, wie du die Hyperparameter deines Modells anpassen kannst, um die besten Vorhersageergebnisse zu bekommen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Konzepte von Programmierparadigmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 131 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

2 Stunden

Kurs

Building AI Agents with Haystack

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 40 Wiederholungen

Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 30 min

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.