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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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708 Kurse

Kurs

Biomedical Image Analysis in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 226 Wiederholungen

Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 297 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

Dimensionsreduktion in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 816 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

A/B-Tests in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 343 Wiederholungen

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

Einführung in R für Finance

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 91 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

GDPR verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 466 Wiederholungen

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

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Google Sheets: Fortgeschrittene Funktionen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 791 Wiederholungen

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

Machine Learning for Finance in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 202 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Geodaten in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 263 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Introduction to Databricks Lakehouse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 56 Wiederholungen

Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

CI/CD für Machine Learning

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 338 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

Gen AI: Beyond the Chatbot

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 74 Wiederholungen

This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.

Cloud

1 Stunde 30 min

Kurs

Natural Language Processing mit spaCy

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 557 Wiederholungen

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

Feature Engineering for NLP in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 137 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Benutzerorientiertes Design in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 391 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

KI für Consulting

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 85 Wiederholungen

Entdecke, wie KI deine Beratungsarbeit auf das nächste Level bringen kann! Forsche, analysiere und kommuniziere produktiver und effektiver.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Berichten mit R Markdown

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 309 Wiederholungen

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

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Generative KI in Snowflake

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 320 Wiederholungen

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

Gemini in Google Slides

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 164 Wiederholungen

Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.

Künstliche Intelligenz

30 min

Kurs

Webanwendungen mit Shiny in R entwickeln

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 212 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Erstelle einen Lernplan

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 503 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Einführung in Optimierung mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 180 Wiederholungen

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
  • 4.8+
  • 106 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

3 Stunden

Kurs

Einstieg in Polars

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 376 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Datenvisualisierung in Databricks

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 538 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Lineare Algebra für Data Science in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 131 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in Bioconductor in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 103 Wiederholungen

Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!

Probabilistik & Statistik

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.

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

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