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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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697 Kurse

Kurs

KI für Consulting

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 458

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

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Power BI für Endanwender

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 455

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

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Gemini in Google Meet

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 453

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

NoSQL-Konzepte

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 453

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

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Importing and Managing Financial Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 452

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

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Fallstudie: Net Revenue Management in Excel

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 450

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Create Engaging Video with Google Vids

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 446

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

Ensemble-Methoden in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 445

In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in PostgreSQL-Datenbanken

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 445

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

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

RNA-Seq mit Bioconductor in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 444

Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Supervised Learning in R: Regression

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 442

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Gesundheitsdaten in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 441

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Versuchsplanung in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 437

Dieser Kurs fokussiert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung – ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Mathematik für Finanzprofis

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 434

Lerne wichtige Finanzmathematik mit praktischen Excel-Übungen und Beispielen aus dem echten Leben.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Finanzanalysen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 432

Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 432

In diesem Kurs lernst du, wie man hierarchische Modelle mit Zufallseffekten anpasst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in PySpark

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 428

Lerne, verteiltes Datenmanagement und maschinelles Lernen in Spark mit dem PySpark-Paket zu implementieren.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Gemini in Google Drive

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 427

Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.

Künstliche Intelligenz

30 min

Kurs

Fallstudie: Supply-Chain-Analytics in Power BI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 426

Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Einführung in TensorFlow mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 423

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Zeitreihen in R visualisieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 422

Lerne, wie du Zeitreihen in R visualisieren kannst, und probier es dann mit einer Fallstudie zur Aktienauswahl aus.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Data Transformation with Spark SQL in Databricks

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 422

Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Datenmanipulation mit data.table in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 422

Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Spark SQL mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 421

Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Web Scraping in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 421

Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 418

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

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Introduction to Julia

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 417

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Data Types and Functions in Snowflake

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 415

Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Feature Engineering with PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 414

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Bias in Daten bewältigen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 414

Schmeiß die Vorurteile raus, um das Potenzial deiner Daten voll auszuschöpfen. So kannst du präzise Analysen und zuverlässige Modelle erstellen.

Datenmanagement

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