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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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394 Kurse

Kurs

Anleihebewertung und -analyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 91 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

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 21 Wiederholungen

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Fallstudie: Supply-Chain-Analytics in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 72 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

Automating Release Briefs with Claude Cowork

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 15 Wiederholungen

Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.

Künstliche Intelligenz

15 min

Kurs

Fallstudie: Finanzanalyse in KNIME

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 123 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

Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 39 Wiederholungen

Finde heraus, wie du mit deinen Daten über Text-to-Query-KI-Agenten mit MongoDB und LangGraph kommunizieren kannst.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Umfragedaten in Python analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 57 Wiederholungen

Hier erfährst du, wie du Umfragedaten mit Python analysierst und wann welches Statistik-Tool sinnvoll ist.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 13 Wiederholungen

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

Cloud

4 Stunden

Kurs

Finanzhandel in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 78 Wiederholungen

Dieser Kurs geht auf die Grundlagen des Finanzhandels ein und zeigt, wie man mit Quantstrat signalbasierte Handelsstrategien entwickelt.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Lead Qualification and Scoring with Claude Cowork

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 16 Wiederholungen

Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.

Künstliche Intelligenz

15 min

Kurs

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 24 Wiederholungen

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Cloud

3 Stunden 48 min

Kurs

Feature Engineering in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 157 Wiederholungen

Du lernst die Grundkonzepte des Feature Engineering und wie du sie mit dem R-Framework tidymodels praktisch anwendest.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Overturning Insurance Denials with Claude Cowork

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 15 Wiederholungen

A patients healthcare claim has been wrongly denied, and its your job to quickly synthesize the evidence and build an appeal—all using Claude Cowork!

Künstliche Intelligenz

15 min

Kurs

AI Infrastructure: Storage Options

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 20 Wiederholungen

Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Einführung in Spark mit sparklyr in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 85 Wiederholungen

Lerne in nur 4 Stunden, wie du mit Spark und dem sparklyr-Paket in R Big-Data-Analysen durchführst, und entdecke Spark MLIb.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Gemini for Application Developers

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 15 Wiederholungen

You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.

Cloud

1 Stunde 30 min

Kurs

Warenkorbanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 95 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Kreditamortisation in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 51 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

AI Infrastructure: Deployment Types

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 17 Wiederholungen

A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.

Cloud

1 Stunde 30 min

Kurs

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 13 Wiederholungen

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

Cloud

1 Stunde 15 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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