Weiter zum Inhalt

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

Kostenloses Konto erstellen

Mit Google fortfahrenWeitere Optionen anzeigen

oder


Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
730 Kurse

Kurs

Python für Spreadsheet-Nutzer

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 34 Wiederholungen

Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Cleaning Data in Java

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 60 Wiederholungen

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

Datenimport/-bereinigung

4 Stunden

Kurs

Fehler und Unsicherheit in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 138 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation mit data.table in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 21 Wiederholungen

Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Monitor and Troubleshoot Azure Solutions

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 64 Wiederholungen

Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Geodaten in R visualisieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 86 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 34 Wiederholungen

Finde heraus, wie du mit deinen Daten über Text-to-Query-KI-Agenten mit MongoDB und LangGraph kommunizieren kannst.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Time Series Analysis in PostgreSQL

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 92 Wiederholungen

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Inferenz in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 217 Wiederholungen

Dieser vierstündige Kurs über statistische Inferenz in Python vermittelt praxisnah, wie du datenbasierte Schlussfolgerungen ziehst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Überlebenszeitanalyse in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 71 Wiederholungen

In diesem Kurs ermittelst du anhand von Überlebensanalysen die geschätzte Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses und die Überlebenszeit.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Warenkorbanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 84 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Forecasting-Pipelines für die Produktion entwerfen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 71 Wiederholungen

Im Fokus dieses Kurses stehen skalierbare Prognosepipelines in Python und wie du sie entwirfst, automatisierst und überwachst.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Statistische Simulation in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 28 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datenvisualisierung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 198 Wiederholungen

Erfahre, wie du mit KNIME überzeugende Datenvisualisierungen erstellst, einschließlich Diagrammen, Komponenten und Dashboards.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Text Mining mit Bag-of-Words in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 137 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Google: Agent Fundamentals

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 22 Wiederholungen

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Fallstudie: Finanzanalyse in KNIME

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 115 Wiederholungen

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

Analyse polizeilicher Maßnahmen mit pandas

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 25 Wiederholungen

Schau dir mal die Daten vom Stanford Open Policing Project an und guck mit Pandas, wie das Geschlecht das Verhalten von Polizisten beeinflusst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Anleihebewertung und -analyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 83 Wiederholungen

Lerne, wie du mit R Modelle entwickeln kannst, um Anleihen zu bewerten und zu analysieren und sie vor Zinsänderungen zu schützen.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 53 Wiederholungen

Hier lernst du, wie du Datensätze im Tabellenformat mit der Python-Bibliothek pandas effektiv und effizient zusammenführst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Datenbearbeitung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 244 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 68 Wiederholungen

Hier lernst du, Geschäftsprozesse mit ereignisdiskreter Simulation zu optimieren und digitale Zwillinge mit Python und SimPy zu entwickeln.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Dashboards mit shinydashboard erstellen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 74 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

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 62 Wiederholungen

Im E-Commerce dreht sich alles um Umsatz und Kosten. In dieser Fallstudie schaust du dir die Daten eines Online-Shops für Tierbedarf an.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Developing R Packages

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 140 Wiederholungen

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Structural Equation Modeling with lavaan in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 74 Wiederholungen

Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

GARCH Models in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 95 Wiederholungen

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

Angewandte Finanzen

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.