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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

Parallele Programmierung mit Dask in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 62 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Dimensionsreduktion in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 97 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

ChIP-seq mit Bioconductor in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 50 Wiederholungen

ChIP-seq-Daten mit Bioconductor anhand eines menschlichen Krebsdatensatzes analysieren und interpretieren lernen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Überwachung und Troubleshooting in AWS

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 9 Wiederholungen

Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Google Slides

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 17 Wiederholungen

With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

Cloud

8 Stunden 30 min

Kurs

Bewertung von Lebensversicherungsprodukten in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 48 Wiederholungen

Grundlagen der Cashflow-Bewertung lernen, mit menschlichen Sterblichkeitsdaten arbeiten und Lebensversicherungsprodukte in R entwickeln.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 65 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

Umfragedaten in Python analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 53 Wiederholungen

Hier erfährst du, wie du Umfragedaten mit Python analysierst und wann welches Statistik-Tool sinnvoll ist.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Google Drive

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 14 Wiederholungen

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Cloud

5 Stunden 30 min

Kurs

Observability in Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 20 Wiederholungen

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Cloud

4 Stunden 30 min

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 73 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Bereitstellen von Anwendungen auf AWS

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 10 Wiederholungen

Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Hyperparameter-Tuning in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 59 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Choice Modeling für Marketing in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 42 Wiederholungen

Lerne, wie du Kundendaten in R analysierst und modellierst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Reguläre Ausdrücke in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 34 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt dir anhand authentischer Datensätze, wie du Textdaten bearbeitest, analysierst und mehr.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 55 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 15 Wiederholungen

Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

Cloud

6 Stunden 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Calendar

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 15 Wiederholungen

Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

Cloud

4 Stunden 45 min

Kurs

Sentimentanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 96 Wiederholungen

Sentimentanalyse lernen: positive und negative Sprache, emotionale Absichten erkennen und überzeugende Visualisierungen erstellen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 13 Wiederholungen

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

Cloud

1 Stunde

Kurs

Kreditamortisation in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 49 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 3 Wiederholungen

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

Cloud

18 Stunden 15 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Docs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 15 Wiederholungen

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

Cloud

4 Stunden 30 min

Kurs

Skalierbare Datenverarbeitung in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 25 Wiederholungen

Lerne, wie du mit den Paketen bigmemory und iotools skalierbaren Code für die Arbeit mit Big Data in R schreibst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Defensives R-Programming

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 78 Wiederholungen

Der Kurs vermittelt dir, wie du in R defensiv programmierst und so deinen Code robuster machst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Google Meet

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 15 Wiederholungen

Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

Cloud

5 Stunden 30 min

Kurs

Automating Deployments on AWS

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 5 Wiederholungen

Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.

Cloud

3 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.