Weiter zum Inhalt

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.

  • Im eigenen Tempo lernen
  • Praktische Erfahrungen sammeln
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

Kostenloses Konto erstellen

Mit Google fortfahrenWeitere Optionen anzeigen

oder


Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
394 Kurse

Kurs

Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 31 Wiederholungen

This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.

Cloud

3 Stunden 30 min

Kurs

ChIP-seq mit Bioconductor in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 53 Wiederholungen

ChIP-seq-Daten mit Bioconductor anhand eines menschlichen Krebsdatensatzes analysieren und interpretieren lernen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Model Armor: Securing AI Deployments

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 13 Wiederholungen

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

Cloud

2 Stunden 30 min

Kurs

Accelerate App Development with Gemini CLI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 12 Wiederholungen

Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices

Cloud

3 Stunden

Kurs

Fraud Detection in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 38 Wiederholungen

Dieser Kurs gibt dir das nötige Fundament, um mit Analytics in R effektiv Betrug zu erkennen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Gesundheitsdaten in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 72 Wiederholungen

Üben Sie Tableau mit unserer Healthcare-Fallstudie. Daten analysieren, Effizienz-Insights aufdecken und ein Dashboard erstellen.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 7 Wiederholungen

This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.

Cloud

21 Stunden 15 min

Kurs

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 15 Wiederholungen

The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.

Cloud

1 Stunde 30 min

Kurs

Fortgeschrittene Portfolioanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 73 Wiederholungen

In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Einführung in Natural Language Processing mit R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 40 Wiederholungen

Hol dir einen Überblick über alle Fähigkeiten und Tools, die du brauchst, um bei der Verarbeitung natürlicher Sprache in R richtig gut zu werden.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Fitnessdaten in Alteryx analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 60 Wiederholungen

Mit diesem Kurs vertiefst du deine Alteryx-Kenntnisse anhand von Fitnessdaten und entwickelst eigene Marketingstrategien und Produkte!

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Using AWS Security for Developers

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 12 Wiederholungen

Secure the AWS workloads you ship: least-privilege IAM, short-lived credentials, API authorization, secrets handling, encryption, and CloudTrail evidence.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 14 Wiederholungen

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

Cloud

2 Stunden 6 min

Kurs

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 18 Wiederholungen

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Cloud

3 Stunden 32 min

Kurs

Gemini for end-to-end SDLC

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 11 Wiederholungen

With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.

Cloud

1 Stunde 30 min

Kurs

Social-Media-Daten mit R analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 91 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt dir, wie du Twitter-Daten extrahierst und visualisierst, eine Stimmungs- und Netzwerkanalyse durchführst und mehr.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Parallele Programmierung mit Dask in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 63 Wiederholungen

Hier nutzt du parallele Programmierung mit Dask in Python, skalierst Workflows und verarbeitest effizient große Datenmengen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

US-Census-Daten in R analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 38 Wiederholungen

Lerne, wie du mit den Tidyverse-Tools schnell demografische Daten vom United States Census Bureau visualisieren und erkunden kannst.

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

Sentimentanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 97 Wiederholungen

Sentimentanalyse lernen: positive und negative Sprache, emotionale Absichten erkennen und überzeugende Visualisierungen erstellen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 16 Wiederholungen

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

Cloud

3 Stunden 30 min

Kurs

Fallstudie: HR-Analytics in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 80 Wiederholungen

In dieser Fallstudie schauen wir uns die Analyse von Personaldaten in Tableau an.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 58 Wiederholungen

Hier lernst du, wie du Datensätze im Tabellenformat mit der Python-Bibliothek pandas effektiv und effizient zusammenführst.

Datenbearbeitung

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.

Erweitere deine Datenkompetenzen mit DataCamp for Mobile

Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.