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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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349 Kurse

Kurs

Fallstudie: Finanzanalyse in KNIME

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 115 Wiederholungen

In diesem Kurs machst du dich mit der Finanzanalyse in KNIME vertraut und verbesserst deine Skills rund um Datenaufbereitung und Workflow.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Anleihebewertung und -analyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 84 Wiederholungen

Lerne, wie du mit R Modelle entwickeln kannst, um Anleihen zu bewerten und zu analysieren und sie vor Zinsänderungen zu schützen.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 53 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Portfolioanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 68 Wiederholungen

In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 62 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

Developing R Packages

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 140 Wiederholungen

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Finanzprognosen mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 89 Wiederholungen

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

Fallstudie: HR-Analytics in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 72 Wiederholungen

In dieser Fallstudie schauen wir uns die Analyse von Personaldaten in Tableau an.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Fallstudien zum statistischen Denken

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 79 Wiederholungen

Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

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

Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 61 Wiederholungen

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

Explorative Datenanalyse

5 Stunden

Kurs

Case Study: Supply Chain Analytics in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 69 Wiederholungen

Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Generative AI Essentials with Snowflake

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 9 Wiederholungen

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Support Vector Machines in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 85 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Bestandsanalyse in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 59 Wiederholungen

Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Fortgeschrittenes NLP mit spaCy

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 20 Wiederholungen

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

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 17 Wiederholungen

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

Cloud

8 Stunden 15 min

Kurs

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 18 Wiederholungen

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

Cloud

5 Stunden 15 min

Kurs

Feature Engineering in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 143 Wiederholungen

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

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 45 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 14 Wiederholungen

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

Cloud

8 Stunden

Kurs

ChIP-seq with Bioconductor in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 48 Wiederholungen

Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 71 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Google DeepMind: Accelerate Your Model

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 17 Wiederholungen

Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.

Cloud

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.