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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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179 Kurse

Kurs

Einführung in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 10.373 Wiederholungen

Lerne in nur vier Stunden die Grundlagen der Datenanalyse mit Python und entdecke beliebte Python-Pakete.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Python für Fortgeschrittene

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 5.508 Wiederholungen

Erweitere deine Data-Science-Fähigkeiten und lerne, wie du mit Matplotlib Visualisierungen erstellst und DataFrames mit pandas bearbeitest.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Überwachtes Lernen mit scikit-learn

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 9.548 Wiederholungen

In diesem interaktiven Kurs mit realen Datensätzen lernst du, mithilfe von scikit-learn in Python leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Datenbearbeitung mit pandas

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 16.303 Wiederholungen

Erweitere deine pandas-Kenntnisse und lerne, wie du Daten importierst und bereinigst, Kennzahlen berechnest und Visualisierungen erstellst.

Datenbearbeitung

AI Tutor

5 Stunden

Kurs

Einführung in die Statistik in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 9.104 Wiederholungen

In diesem Statistikkurs lernst du, wie du Daten mit Python erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Entwicklung mit Python für Fortgeschrittene

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 9.303 Wiederholungen

Tauche ein in das Ökosystem von Python, entdecke Module und Pakete und erfahre, wie du eigene Funktionen schreibst!

Softwareentwicklung

2 Stunden

Kurs

Explorative Datenanalyse in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 8.111 Wiederholungen

Lerne, wie du mit der explorativen Datenanalyse (EDA) in Python Daten untersuchen, visualisieren und in Erkenntnisse transformieren kannst.

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

Daten zusammenführen mit pandas

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 9.960 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus verschiedenen Tabellen mithilfe von pandas zusammenführst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Hugging Face

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 6.586 Wiederholungen

Navigiere und nutze den umfangreichen Bestand an Modellen und Datensätzen im Hugging Face Hub.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 5.506 Wiederholungen

Erwirb die nötigen Fähigkeiten, um fehlerhafte Daten zu bereinigen und Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Data Science mit Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 553 Wiederholungen

Dieser Data-Science-Kurs zeigt dir, wie du mit Python Daten effektiv analysieren und visualisieren kannst, auch ohne Programmierkenntnisse.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Python Toolbox

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.411 Wiederholungen

Erweitere deine Data-Science-Fähigkeiten und lerne, wie Iteratoren funktionieren und wie neue Listen aus vorhandenen Listen erstellt werden.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in APIs mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 4.580 Wiederholungen

Tauche ein in die aufregende Welt der APIs und lerne die Grundlagen der Nutzung von und Arbeit mit Web-APIs mit Python kennen.

Softwareentwicklung

2 Stunden

Kurs

Einführung in das Importieren von Daten in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.568 Wiederholungen

Lerne in diesem Kurs, wie du Daten aus diversen Quellen wie Excel, SQL, SAS oder direkt aus dem Internet in Python importierst.

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Einführung in Funktionen in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.411 Wiederholungen

Übe das Schreiben eigener Funktionen in Python und befasse dich mit wichtigen Aspekten wie Gültigkeitsbereichen und Fehlerbehandlung.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Entwickeln von LLM-Anwendungen mit LangChain

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 5.046 Wiederholungen

Erstelle KI-gestützte Anwendungen mithilfe von LLMs, Prompts, Verkettungen und Agents in LangChain.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Einführung in Python für den Finanzbereich

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 526 Wiederholungen

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Unsupervised Learning in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.221 Wiederholungen

Nutze scikit-learn und scipy, um unbeschriftete Daten zu clustern, zu transformieren, zu visualisieren und in Erkenntnisse zu überführen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in das Model Context Protocol (MCP)

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 763 Wiederholungen

KI-/LLM-Anwendungen mit APIs, Datenbanken und Dateisystemen einfacher denn je mit dem Model Context Protocol (MCP) integrieren.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Grundlagen der Softwareentwicklung in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 847 Wiederholungen

Lerne mehr über Modularität, Dokumentation und automatisierte Tests, damit du Probleme im Bereich Data Science schneller und zuverlässiger lösen kannst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Importing Data in Python (Fortgeschritten)

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.076 Wiederholungen

Vertiefe deine Kenntnisse zum Datenimport in Python und erlerne den Umgang mit Web- und API-Daten.

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Datenstrukturen und Algorithmen in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.348 Wiederholungen

Hier tauchen wir tief ein in Datenstrukturen: von Listen, Stacks, Queues, Hashtabellen und Graphen bis hin zu Such- und Sortieralgorithmen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Funktionen in Python schreiben

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 3.118 Wiederholungen

Lerne empfohlene Vorgehensweisen für das Schreiben von Code für komplexe, aber dennoch klare und wiederverwendbare Funktionen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in NumPy

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.659 Wiederholungen

Du lernst anhand von Daten zum New Yorker Baumbestand, wie du mit NumPy Arrays erstellen, sortieren, filtern und aktualisieren kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Datentypen in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 577 Wiederholungen

Vertiefe dein Wissen zu Python-Datentypen wie Listen, Dictionarys und Tupel, um sie für verschiedene Data-Science-Aufgaben zu nutzen.

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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