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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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778 Kurse

Kurs

Daten­transformation mit Spark SQL in Databricks

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 139 Wiederholungen

End-to-end-Daten-Pipelines bauen – von Bereinigung und Aggregation bis zu Streaming und Orchestrierung.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

KI für den Vertrieb

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 159 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 40 min

Kurs

Reguläre Ausdrücke in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 209 Wiederholungen

Lerne Zeichenkettenmanipulation und werde zum Meister im Umgang mit regulären Ausdrücken.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Modellvalidierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 927 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittenes Python für Finanzen

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 987 Wiederholungen

In diesem Python-Kurs für die Finanzbranche lernst du den Umgang mit datetime-Objekten, if-Anweisungen, DataFrames und mehr.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 61 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 82 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

Einführung in BigQuery

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 453 Wiederholungen

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

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Reporting in SQL

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 849 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

Erstelle einen Lernplan

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 627 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

CI/CD für Machine Learning

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 418 Wiederholungen

In diesem Kurs tauchen wir tief ein in CI/CD für Machine Learning und nutzen dafür GitHub Actions und Data Version Control.

Maschinelles Lernen

5 Stunden

Kurs

Stichprobenerhebung in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 884 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

End-to-End Machine Learning

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 357 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

Kurs

Datenvisualisierung in Databricks

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 645 Wiederholungen

Mach mit Databricks Visualisierungen und dynamische Dashboards und verwandle Rohdaten in klare und nützliche Erkenntnisse.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Digitale Transformation mit Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 130 Wiederholungen

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

Cloud

2 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Regression in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 816 Wiederholungen

Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Ein-/Ausgabe und Streams in Java

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 459 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 372 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

Marketingkampagnen mit pandas analysieren

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 432 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

Daten in Tableau verbinden

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.197 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Google: Introduction to AI Agents

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 177 Wiederholungen

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

Cloud

20 min

Kurs

Kreditrisikomodellierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 296 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Datenvalidierung in Excel

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 572 Wiederholungen

Lerne die Datenüberprüfung in Excel, um die Genauigkeit zu verbessern, Dropdown-Menüs zu erstellen und Lagerbestände und Bestellungen sicher zu verwalten.

Datenmanagement

2 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 821 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, Daten effizient und akkurat zu bereinigen, um Rohdaten in gewinnbringende Erkenntnisse zu verwandeln.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Cluster Analysis in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.033 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 Databricks Genie

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 107 Wiederholungen

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

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit ggplot2

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 977 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Gemini in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 267 Wiederholungen

Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.

Künstliche Intelligenz

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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Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.