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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

Gemini in Google Drive

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 116 Wiederholungen

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

Entscheidungswissenschaften verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 260 Wiederholungen

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

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Ensemble-Methoden in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 379 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

NoSQL-Konzepte

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 489 Wiederholungen

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

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Power BI für Endanwender

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 293 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

Versuchsplanung in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 302 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 195 Wiederholungen

Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte zu Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mehr.

Probabilistik & Statistik

5 Stunden

Kurs

Fallstudie: Net Revenue Management in Excel

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 212 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

AI-Agents mit Hugging Face smolagents

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 219 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Supervised Learning in R: Regression

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 95 Wiederholungen

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

KI für den Vertrieb

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 81 Wiederholungen

Verkaufe smarter mit KI! Mit KI Prospecting automatisieren, personalisierte E-Mails verfassen und CRM-Aufgaben optimieren.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde 40 min

Kurs

Statistische Techniken in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 619 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

RNA-Seq mit Bioconductor in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 132 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in Predictive Analytics mit Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 216 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Mathematik für Finanzprofis

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 277 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Importing and Managing Financial Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 59 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Finanzanalysen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 119 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in TensorFlow mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 50 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Gesundheitsdaten in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 255 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 62 Wiederholungen

This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Introduction to Julia

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 123 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Spark SQL mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 117 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in PySpark

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 593 Wiederholungen

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

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Betrugserkennung mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 179 Wiederholungen

In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 319 Wiederholungen

Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 263 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Cluster Analysis in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 67 Wiederholungen

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

Maschinelles Lernen

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.