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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

Fortgeschrittene SQL-Abfragen mit KI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 207 Wiederholungen

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+
  • 239 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

ML-Modelle für den Produktionseinsatz entwickeln

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 423 Wiederholungen

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

Market Basket Analysis in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 251 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Gemini in Google Meet

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 158 Wiederholungen

Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.

Künstliche Intelligenz

30 min

Kurs

Building Dashboards with Dash and Plotly

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 262 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Gemini in Google Docs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 126 Wiederholungen

Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.

Künstliche Intelligenz

30 min

Kurs

Unsupervised Learning in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 94 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Create Engaging Video with Google Vids

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 143 Wiederholungen

Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.

Cloud

30 min

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 179 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Eine Go-to-Market-Strategie entwickeln

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 352 Wiederholungen

Entwickle mit generativer KI eine Markteinführungsstrategie: Ziele Branchen an, generier Leads und optimier die Keywords deiner Website.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Datenvisualisierung in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 612 Wiederholungen

Dieser Kurs gibt dir einen kompakten Einstieg in die Datenvisualisierung mit Google Sheets.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Textanalyse mit R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 59 Wiederholungen

In diesem Kurs geht es darum, Textdaten in R mit dem tidy-Framework zu analysieren.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Deep Reinforcement Learning in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 261 Wiederholungen

Erlerne und nutze leistungsstarke Deep Reinforcement Learning-Algorithmen, einschließlich Verfeinerungs- und Optimierungstechniken.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Inferenz in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 50 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Gemini in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 119 Wiederholungen

Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.

Künstliche Intelligenz

30 min

Kurs

Verbesserung der Abfrageleistung in SQL Server

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 380 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Wahrscheinlichkeit mit R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 429 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du die Konzepte von Zufallsvariablen, Verteilungen und Konditionierung kennen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Quantitative Risk Management in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 203 Wiederholungen

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

Visualizations in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 150 Wiederholungen

Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Umgang mit fehlenden Daten in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 134 Wiederholungen

Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Machine Learning with Tree-Based Models in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 242 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in PostgreSQL-Datenbanken

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 430 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Financial Trading in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 269 Wiederholungen

Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Maschinelles Lernen mit caret in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 39 Wiederholungen

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

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit Seaborn

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 419 Wiederholungen

Mit den Visualisierungstools von Seaborn erstellt du in diesem Kurs ganz einfach ansprechende und informative Visualisierungen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

String Manipulation with stringr in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 47 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

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.