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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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775 Kurse

Kurs

Einführung in die Datenethik

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 2.576 Wiederholungen

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

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Extreme Gradient Boosting mit XGBoost

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 274 Wiederholungen

Grundlagen von Gradient Boosting lernen und mit XGBoost moderne Machine Learning-Modelle für Klassifikation und Regression bauen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Docker für Fortgeschrittene

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 914 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit ggplot2

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 998 Wiederholungen

In diesem Kurs nutzt du Facets, Koordinatensysteme und Statistik in ggplot2, um aussagekräftige Diagramme zu erstellen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Automatisierung von Datenpipelines in Snowflake

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 188 Wiederholungen

Datenpipelines in Snowflake mit COPY INTO, Snowpipe, Streams, Tasks, dynamischen Tabellen und Tools zur Abfrageleistung laden, automatisieren und optimieren.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Einführung in BigQuery

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 465 Wiederholungen

Du lernst die Grundlagen von BigQuery kennen, führst Abfragen durch und optimierst Arbeitsabläufe für eine effiziente Datenanalyse.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Überwachtes Lernen in R: Klassifikation

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 150 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du die Grundlagen des maschinellen Lernens für Klassifikationsaufgaben.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Gemini in Google Docs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 320 Wiederholungen

Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.

Künstliche Intelligenz

30 min

Kurs

Datenmanipulation in Snowflake

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.138 Wiederholungen

Lerne, wie man mit Stammdaten rumhantiert und analysiert, zum Beispiel mit CASE-Anweisungen, Unterabfragen und CTEs in Snowflake.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Effizient R-Code schreiben

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 145 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

Kurs

Snowflake-Management, Governance & Zusammenarbeit

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 182 Wiederholungen

Snowflake in großem Maßstab absichern, verwalten und steuern lernen. RBAC, Data Masking, Kostenüberwachung, Time Travel und sichere Datenfreigabe abdecken.

Datenmanagement

3 Stunden

Kurs

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 773 Wiederholungen

Beginne deine Reise im Bereich des Reinforcement Learning! Lerne, wie Agenten durch Interaktionen lernen können, Umgebungen zu lösen.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Datenvisualisierung in Tableau

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 885 Wiederholungen

Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.

Datenvisualisierung

6 Stunden

Kurs

Modellvalidierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 973 Wiederholungen

Du lernst die Grundlagen der Modellvalidierung sowie Validierungstechniken und erstellst erste validierte und leistungsstarke Modelle.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Deep Learning für Text mit PyTorch

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 836 Wiederholungen

Dieser Kurs eröffnet dir die Welt des Deep Learning für Text in PyTorch und neue Möglichkeiten der Textgenerierung.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Marketing Analytics für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 633 Wiederholungen

Finde heraus, wie Marketinganalysten Daten nutzen, um Kunden zu verstehen und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.

Business

2 Stunden

Kurs

Cluster Analysis in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.081 Wiederholungen

In diesem Kurs über unüberwachtes Lernen wendest du Techniken wie hierarchisches und k-Means-Clustering mit der SciPy-Bibliothek an.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in R für Finance

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 105 Wiederholungen

Lerne wichtige Datenstrukturen wie Listen und Datenrahmen kennen und wende dieses Wissen direkt auf Finanzbeispiele an.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Erstelle einen Lernplan

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 662 Wiederholungen

Hier erstellst du mithilfe eines Chatbots einen Lernplan, der genau auf dich zugeschnitten ist, und lernst effektives Prompting!

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Ein-/Ausgabe und Streams in Java

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 509 Wiederholungen

Java-Kenntnisse ausbauen: Dateien handhaben, Daten verarbeiten und sauberen, wiederverwendbaren Code mit praxisnahen Techniken schreiben.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Digitale Transformation mit Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 181 Wiederholungen

Dieser Kurs gibt einen Überblick über die Chancen und Herausforderungen, denen Unternehmen auf ihrem Weg zur digitalen Transformation begegnen.

Cloud

2 Stunden

Kurs

KI für den Vertrieb

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 179 Wiederholungen

Verkaufe smarter mit KI! Mit KI Prospecting automatisieren, personalisierte E-Mails verfassen und CRM-Aufgaben optimieren.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 40 min

Kurs

Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 380 Wiederholungen

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 109 Wiederholungen

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Kreditrisikomodellierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 309 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt, wie du Kreditantragsdaten aufbereitest und mit ML sowie Geschäftsregeln Risiken senkst und die Profitabilität sicherst.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Marketingkampagnen mit pandas analysieren

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 443 Wiederholungen

In diesem Kurs machst du dich mit pandas im Marketing vertraut, indem du Daten zusammenführst, aufteilst, visualisierst und mehr!

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

End-to-End Machine Learning

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 384 Wiederholungen

Dieser Kurs führt dich ein in die Welt des maschinellen Lernens und zeigt, wie du End-to-End-Modelle entwirfst, trainierst und einsetzt.

Maschinelles Lernen

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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