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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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793 Kurse

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Datenmodelle mit dbt erstellen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 524 Wiederholungen

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

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in SQL Server

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 477 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.

Datenbearbeitung

5 Stunden

Kurs

Datenbereinigung mit PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 555 Wiederholungen

Lerne, wie du Daten mit Apache Spark in Python bereinigen kannst.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Net Revenue Management in Excel

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 272 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Datenumwandlung in Alteryx

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 868 Wiederholungen

Entdecke in diesem interaktiven Kurs Alteryx für die Datentransformation und lerne Crosstab, Transpose und die Optimierung von Arbeitsabläufen kennen.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Best Practices für Visualisierung in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 370 Wiederholungen

Lerne, deine Daten wirkungsvoll zu vermitteln – mit gängigen Diagrammen, alternativen Visualisierungen und wahrnehmungsbasierten Stiloptimierungen.

Datenvisualisierung

1 Stunde

Kurs

Berechnungen in Tableau

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 772 Wiederholungen

In diesem interaktiven Kurs lernst du, wie du Funktionen für deine Tableau-Berechnungen einsetzt und wann du sie verwenden solltest!

Datenvisualisierung

6 Stunden

Kurs

Überwachung von Machine-Learning-Konzepten

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 589 Wiederholungen

Dieser Kurs macht dich vertraut mit den Herausforderungen bei der Überwachung von Machine-Learning-Modellen im Produktivbetrieb.

Maschinelles Lernen

2 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Geodaten in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 303 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 251 Wiederholungen

Lerne, Aktienkursdaten mit linearen Modellen, Entscheidungsbäumen, Random Forests und neuronalen Netzen zu modellieren und vorherzusagen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Digitale Transformation verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 664 Wiederholungen

Tauch ein in die Welt der digitalen Transformation und mach dich bereit, in einer sich schnell verändernden digitalen Welt als Motor des Wandels zu agieren.

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Hyperparameter-Tuning in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 898 Wiederholungen

Hier lernst du Methoden zur automatischen Hyperparameter-Optimierung in Python kennen, wie zum Beispiel Grid, Random und Informed Search.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Power Apps

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 30 Wiederholungen

Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Eine Go-to-Market-Strategie entwickeln

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 472 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

KI-gestützte Reiseplanung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 578 Wiederholungen

Mach WanderBot zu deinem besten Reiseplaner: Erstelle Anleitungen, gewinne Selbstvertrauen und optimiere dein nächstes Abenteuer.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Data-Pipelines mit Airflow aufbauen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 64 Wiederholungen

Mit der TaskFlow API, assetbasiertem Scheduling und deferrable Sensors Dags erstellen und eine End-to-End-SQL-ETL-Pipeline mit Qualitätsprüfungen ausführen.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 150 Wiederholungen

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

Cloud

30 min

Kurs

Power BI für Endanwender

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 388 Wiederholungen

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

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Maschinelles Lernen mit PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 796 Wiederholungen

Erstelle datenbasierte Vorhersagen mit Apache Spark und Entscheidungsbäumen, logistischer oder linearer Regression, Ensembles und Pipelines.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

ARIMA-Modelle in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 460 Wiederholungen

Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 242 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du Netzwerke mit der NetworkX-Bibliothek analysieren, visualisieren und verstehen kannst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Funktionen zur Datenmanipulation in SQL Server

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 115 Wiederholungen

Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 313 Wiederholungen

Hier schauen wir uns an, wie wir beliebige Dateiformate parsen, ob Flatfiles, Statistiksoftware, Datenbanken oder Daten aus dem Internet.

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Visualisierungen in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 307 Wiederholungen

Lerne, Sigma-Diagramme zu erstellen und anzupassen, um klare, überzeugende Datenstories zu erzählen – ganz ohne Programmierung.

Datenvisualisierung

2 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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