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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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  • Praktische Erfahrungen sammeln
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

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697 Kurse

Kurs

Einführung in R für Finance

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 634

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

KI für Human Resources

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 631

Mit KI Recruiting, People Ops und Policy-Engagement schneller und fairer gestalten.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Machine Learning for Finance in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 622

Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

GDPR verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 620

Hol dir in diesem umfassenden Kurs ein klares Verständnis der DSGVO-Prinzipien und lerne, wie du DSGVO-konforme Prozesse einrichtest.

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

A/B-Tests in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 620

Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Webanwendungen mit Shiny in R entwickeln

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 617

Mit Shiny kannst du interaktive Web-Apps direkt in R erstellen – und deinem Team Daten als Dashboard oder Visualisierung bereitstellen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Dimensionsreduktion in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 616

Du entwickelst ein Verständnis für Dimensionsreduktion und setzt bewährte Methoden dazu in Python um.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Generative KI in Snowflake

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 607

Lerne, wie du KI-Anwendungen mit den integrierten LLM-Funktionen von Snowflake Cortex für Textanalyse, -generierung und mehrstufige Workflows entwickelst.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Natural Language Processing mit spaCy

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 595

Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 594

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 Regression with statsmodels in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 594

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Benutzerorientiertes Design in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 594

Dieser Kurs zeigt, wie du Visualisierungen und Berichte in Power BI zielgruppengerecht gestaltest.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Google Sheets: Fortgeschrittene Funktionen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 593

Erweitere dein Wissen über Google Tabellen, indem du dich näher mit Datentypen wie numerischen Daten, logischen Daten und fehlenden Daten beschäftigst.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Erstelle einen Lernplan

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 593

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

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Datenmodelle mit dbt erstellen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 592

Lerne in praktischen Übungen, wie du mit dbt Rohdaten in saubere, zuverlässige Modelle verwandelst.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Einführung in Optimierung mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 592

In diesem Kurs lernst du, wie du mit SciPy und PuLP von Python arbeitest, um authentische Optimierungsprobleme zu lösen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 1)

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 589

Leg die Grundlagen, die du brauchst, um statistisch zu denken und die Sprache deiner Daten zu sprechen.

Probabilistik & Statistik

3 Stunden

Kurs

Feature Engineering for NLP in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 588

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Berichten mit R Markdown

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 586

Bei R Markdown handelt es sich um eine einfache Formatierungssprache zum Erstellen dynamischer Berichte aus R-Code.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Einführung in finanzielle Konzepte mit Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 584

Lerne mit Python und NumPy die grundlegendsten Finanzkonzepte kennen.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Geodaten in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 584

Dieser Kurs zeigt, wie du Geodaten in deinen Data-Science-Workflow integrierst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

CI/CD für Machine Learning

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 583

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

Einstieg in Polars

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 572

Hier lernst du, wie du mit Polars Daten effizient transformierst, bereinigst und analysierst.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Datenvisualisierung in Databricks

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 569

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

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Market Basket Analysis in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 568

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Lineare Algebra für Data Science in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 564

In diesem Einführungskurs in die lineare Algebra lernst du eines der wichtigsten mathematischen Themen der Datenwissenschaft kennen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene SQL-Abfragen mit KI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 543

Lerne SQL, indem du KI-Befehle schreibst, die Abfragen zum Sortieren, Gruppieren, Filtern und Kategorisieren von Daten machen.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Einführung in Oracle SQL

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 535

In diesem Einstiegskurs erweiterst du deine Kenntnisse rund um Oracle SQL und lernst, Daten zu aggregieren, zu kombinieren und anzupassen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 534

Hier erfährst du alles rund um Datenaufnahme, Pipelines, Datenflüsse, Verknüpfungen, semantische Modelle, Sicherheit und mehr.

Sonstige

4 Stunden

Kurs

Building Dashboards with Dash and Plotly

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 532

Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.

Datenvisualisierung

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