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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

Data Management in Databricks

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.060 Wiederholungen

Lerne Datenmanagement in Databricks mit Delta Lake, einschließlich ACID-Transaktionen, Schema-Durchsetzung und Sicherheit.

Datenmanagement

3 Stunden

Kurs

Lineare Klassifikatoren in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 371 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du die Details linearer Klassifikatoren wie logistische Regression und SVM kennen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Datenethik

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 2.665 Wiederholungen

Dieser umfassende Datenethik-Grundkurs widmet sich Prinzipien, KI-Ethik und praktischen Skills für die verantwortungsvolle Datennutzung.

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Intermediate SQL Server

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 276 Wiederholungen

Lerne T-SQL kennen, die spezielle SQL-Variante, die Microsoft SQL Server für Datenanalysen nutzt.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Daten in Tableau verbinden

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.313 Wiederholungen

Lerne, Tableau mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden und die Daten für eine reibungslose Analyse vorzubereiten.

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Einführung in MLflow

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 916 Wiederholungen

Lernen Sie, MLflow zur Vereinfachung von Machine-Learning-Anwendungen zu nutzen. Entdecken Sie Tracking.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Versuchsplanung mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 2.048 Wiederholungen

Setze Versuchsanordnungen um und führe robuste statistische Analysen durch, um präzise und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen!

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Introduction to Security in the World of AI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 370 Wiederholungen

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Transformer-Modelle mit PyTorch

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.003 Wiederholungen

Was macht LLMs aus? Entdecke, wie Transformer die Textmodellierung revolutionierten und den Generative-AI-Boom auslösten.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

dbt für Forgeschrittene

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.155 Wiederholungen

In diesem praxisnahen Kurs für Data Engineers und Analysts vertiefst du deine Kenntnisse rund um dbt.

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Datentypen und Exceptions in Java

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 780 Wiederholungen

Meistere Java-Objekte, das Collections Framework und Exception-Handling – mit Logging als solider Grundlage!

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Azure App Services

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 252 Wiederholungen

Skalierbare Web-Apps und serverlose Funktionen in Azure entwickeln und bereitstellen – mit Security, Monitoring und Automatisierung.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Datenwissenschaft für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.055 Wiederholungen

Dieser Kurs betrachtet Data Science aus dem geschäftsorientierten Blickwinkel und zeigt, wie du mithilfe von Daten dein Unternehmen stärkst.

Datenkompetenz

2 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 152 Wiederholungen

In diesem vierstündigen Kurs lernst du die Grundlagen der Analyse von Zeitreihendaten in Python.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 142 Wiederholungen

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Daten umformen mit pandas

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 904 Wiederholungen

Du kannst DataFrames von einem breiten in ein langes Format umwandeln, Zeilen und Spalten stapeln und entstapeln sowie Multi-Index-DataFrames bearbeiten.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Reporting in SQL

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 955 Wiederholungen

In diesem Kurs dreht sich alles um SQL-Berichte und Dashboards und wie du Daten optimal auswertest, bereinigst und validierst.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Web Scraping in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.136 Wiederholungen

Lerne, wie du mit der Python-Bibliothek Scrapy Informationen aus dem Internet abrufst und auswertest.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Wahrscheinlichkeit mit R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 519 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du die Konzepte von Zufallsvariablen, Verteilungen und Konditionierung kennen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Data Storytelling Case Study: College Majors

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.035 Wiederholungen

Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Einführung in Databricks Genie

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 189 Wiederholungen

Stelle Datenfragen in einfachem Englisch mit Databricks Genie – erstelle Spaces, pflege Business-Sprache und überwache die Qualität.

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Introduction to Google Workspace with Gemini

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 551 Wiederholungen

You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.

Künstliche Intelligenz

30 min

Kurs

Erklärbare KI in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.277 Wiederholungen

Erwerben Sie wesentliche Fähigkeiten mit Scikit-learn, SHAP und LIME für transparente und vertrauenswürdige KI.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 424 Wiederholungen

Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Stichprobenerhebung in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 950 Wiederholungen

Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Docker für Fortgeschrittene

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 981 Wiederholungen

Hier vertiefst du Multi-Stage-Builds, Docker-Netzwerktools und Docker Compose für optimal containerisierte Anwendungen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 150 Wiederholungen

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Effizient R-Code schreiben

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 150 Wiederholungen

Lerne, wie du schneller R-Code schreibst, mach dich mit Benchmarking und Profiling vertraut und entdecke die Geheimnisse der parallelen Programmierung.

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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