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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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  • Praktische Erfahrungen sammeln
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

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675 Kurse

Kurs

Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 159

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

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 158

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Finanzprognosen mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 155

In diesem Kurs schlüpfst du in eine CFO-Rolle, in der du den Vorstand zu wichtigen Kennzahlen berätst und Finanzprognosen erstellst.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Differenzielle Expressionsanalyse mit limma in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 154

Lerne, wie du das Bioconductor-Paket limma für die Analyse der differentiellen Genexpression benutzt.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 153

Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud

Cloud

1 Stunde

Kurs

Structural Equation Modeling with lavaan in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 151

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Cleaning Data in Java

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 147

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

Datenimport/-bereinigung

4 Stunden

Kurs

Analyse polizeilicher Maßnahmen mit pandas

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 147

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

Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 146

Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mithilfe der Census-API demografische und sozioökonomische Daten nutzt.

Explorative Datenanalyse

5 Stunden

Kurs

Data Transformation with Polars

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 5.0+
  • 144

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 144

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

Python für MATLAB-Anwender

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 143

Mach den Wechsel von MATLAB, indem du ein paar grundlegende Python-Konzepte lernst und dich mit den Paketen NumPy und Matplotlib beschäftigst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittenes NLP mit spaCy

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 141

Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.

Maschinelles Lernen

5 Stunden

Kurs

R For SAS Users

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 139

Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 139

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 138

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Analyzing Social Media Data in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 136

Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Natural Language Processing mit R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 135

Hol dir einen Überblick über alle Fähigkeiten und Tools, die du brauchst, um bei der Verarbeitung natürlicher Sprache in R richtig gut zu werden.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Support Vector Machines in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 133

In diesem Kurs lernst du die Support-Vektor-Maschine (SVM) auf eine einfache und anschauliche Art kennen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fraud Detection in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 133

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Introduction to Databricks Genie

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 133

Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Dimensionsreduktion in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 132

Dieser Kurs zeigt dir Techniken zur Dimensionsreduktion in R und macht dich mit der Merkmalsauswahl und -extraktion vertraut.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Feature Engineering in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 131

Du lernst die Grundkonzepte des Feature Engineering und wie du sie mit dem R-Framework tidymodels praktisch anwendest.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Kreditamortisation in Google Sheets

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 127

In diesem Kurs lernst du, wie du in Google Sheets mit Finanz- und Wenn-Funktionen ein Tilgungsdashboard erstellst.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Importing and Managing Financial Data in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 125

Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Foundations of Functional Programming with purrr

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 124

Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

DataLab mit SQL

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 122

Mach deine Analysen besser mit diesem praktischen Kurs, in dem du SQL mit DataLab-Arbeitsmappen lernst.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Serverless Applications with AWS Lambda

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 120

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Business Process Analytics in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 118

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Parallele Programmierung mit Dask in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 118

Hier nutzt du parallele Programmierung mit Dask in Python, skalierst Workflows und verarbeitest effizient große Datenmengen.

Softwareentwicklung

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.

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