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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
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675 Kurse

Kurs

Feature Engineering for NLP in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 598

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einstieg in Polars

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 598

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

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Verbesserung der Abfrageleistung in SQL Server

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 583

In diesem Kurs lernst du, effiziente Abfragen zu schreiben, die leicht lesbar und verständlich sind.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Machine Learning with Tree-Based Models in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 580

Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Entscheidungswissenschaften verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 580

Mach deine Entscheidungskompetenzen stärker, indem du datengestützte Rahmenbedingungen entwickelst und effiziente Lösungen umsetzt.

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Einführung in Predictive Analytics mit Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 576

In diesem Kurs lernst du, logistische Regressionsmodelle zu nutzen und zu präsentieren, um Vorhersagen zu treffen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

AI-Agents mit Hugging Face smolagents

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 576

Lerne, wie du mit Python intelligente Agenten entwickelst, die denken, handeln und echte Aufgaben lösen können.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Arbeitsmarktdaten in Power BI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 571

In dieser Power-BI-Fallstudie hilfst du einem Unternehmen mit Power Query, DAX und Dashboards die gefragtesten Datenjobs zu ermitteln!

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

String Manipulation with stringr in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 571

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Market Basket Analysis in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 570

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 570

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+
  • 556

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Bioconductor in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 552

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

ML-Modelle für den Produktionseinsatz entwickeln

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 551

Wechsel zu einer MLOps-Denkweise, mit der du deine Machine-Learning-Modelle trainieren, dokumentieren, pflegen und auf ihr volles Potenzial skalieren kannst.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

NoSQL-Konzepte

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 548

In diesem Kurs lernst du die vier wichtigsten nosql-Datenbanken und gängigen Engines kennen – ganz ohne Programmierkenntnisse.

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Unsupervised Learning in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 545

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Practicing Coding Interview Questions in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 539

Prepare for your next coding interviews in Python.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Quantitative Risk Management in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 536

Lerne mit Python mehr über Risikomanagement, Value at Risk und andere Themen, die bei der Finanzkrise 2008 eine Rolle gespielt haben.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Gesundheitsdaten in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 535

In diesem Kurs analysierst du Daten, erschließt Effizienzpotenziale und erstellst ein Dashboard anhand eines echten Gesundheitsdatensatzes.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Einführung in TensorFlow mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 535

Dieser Kurs zeigt dir, was neuronale Netze sind und wie du mit TensorFlow Deep-Learning-Modelle erstellst.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Writing Functions and Stored Procedures in SQL Server

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 531

Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Maschinelles Lernen mit caret in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 529

In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen, zum Beispiel wie man Vorhersagemodelle erstellt und bewertet.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Gemini in Gmail

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 524

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Datenbereinigung in PostgreSQL-Datenbanken

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 524

Dieser Kurs hilft dir, die unstrukturierten Rohdaten einer PostgreSQL-Datenbank zu bereinigen und konkrete Erkenntnisse abzuleiten.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Importing and Managing Financial Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 519

In diesem Kurs lernst du, wie du Finanzdaten mit verschiedenen Tools und Quellen in Python importierst und verwaltest.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Statistische Techniken in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 515

Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 515

In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Net Revenue Management in Excel

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 513

Du wirst Techniken des Nettoumsatzmanagements in Excel für ein Unternehmen aus dem Bereich der schnelllebigen Konsumgüter anwenden.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Power BI für Endanwender

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 510

Entdecke den Power BI-Dienst, lerne die Benutzeroberfläche kennen, triff fundierte Entscheidungen und hol das Beste aus deinen Berichten raus.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Grundlagen der Inferenz in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 505

Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.

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.