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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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794 Kurse

Kurs

Networking in Google Cloud: Network Security

  • MittelSchwierigkeitsgrad

Protect Google Cloud networks with DDoS defenses, Cloud Armor, firewall rules, Cloud IDS, and Packet Mirroring.

Cloud

6 Stunden 15 min

Kurs

Retrieval-Augmented Generation mit LangChain

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 126 Wiederholungen

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

Künstliche Intelligenz

AI Tutor

2 Stunden

Kurs

Grundlagen von LLM-Anwendungen mit LangChain

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 408 Wiederholungen

Baue dialogfähige LLM-Anwendungen mit zuverlässiger strukturierter Ausgabe, dauerhaftem Gesprächsverlauf und Echtzeit-Streaming.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

LLM-Toolnutzung mit LangChain

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 111 Wiederholungen

Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Prompt Engineering mit LangChain

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 165 Wiederholungen

Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

KI-Sicherheit und Ethik

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 202 Wiederholungen

Schärfe dein Urteil für den sicheren, ethischen und verantwortungsvollen KI-Einsatz.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 30 min

Kurs

Arbeiten mit Claude Skills

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 76 Wiederholungen

Halte wiederkehrende Aufgaben als Skill fest, damit Claude sie jedes Mal nach deinen Vorgaben erledigt. Verbessere deinen Skill und teile ihn im Team.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 15 min

Kurs

Claude-Plugins erstellen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 70 Wiederholungen

Lerne, vorhandene Plugins mit Claude Cowork zu installieren und anzupassen – und eigene Plugins zu erstellen.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 15 min

Kurs

Daten mit Claude analysieren

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 93 Wiederholungen

Analysiere deine Daten mit Claude und gewinne präzise, umsetzbare Erkenntnisse.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden 30 min

Kurs

Token-Kostenmanagement für alle

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 385 Wiederholungen

Verstehe die Kostenfaktoren jeder KI-Konversation und hol mit cleveren Gewohnheiten mehr aus deinem Tarif – ohne Qualitätsverlust.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 15 min

Kurs

Introduction to Claude

  • BasicSchwierigkeitsgrad

Learn what Claude is and how to use it at work: write prompts it can act on, research the web, create docs and slides, delegate tasks, and reuse workflows.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden 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.

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