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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.

  • Im eigenen Tempo lernen
  • Praktische Erfahrungen sammeln
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

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675 Kurse

Kurs

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 434

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Arbeitsmarktdaten in Tableau

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 432

Hier ermittelst du, welche Skills bei Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers besonders gefragt sind.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Einführung in Data Quality mit Great Expectations

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 425

Mit der Python-Bibliothek „Great Expectations“ kannst du in Data-Science- und Data-Engineering-Workflows für hohe Datenqualität sorgen.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Pflegeprodukte empfehlen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 424

Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 424

Hier erfährst du, wie du GenAI-Modellen menschliche Werte vermittelst, und sammelst praktische Erfahrungen mit fortgeschrittenen LLMs.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Feature Engineering with PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 423

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 422

Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Probabilistik & Statistik

5 Stunden

Kurs

Visualizations in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 420

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

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Einführung in Jahresabschlüsse in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 420

Dieser Kurs zeigt dir, wie du die Gewinn- und Verlustrechnung und die Bilanz in Power BI anwendest.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Unternehmensfinanzierung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 419

Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.

Angewandte Finanzen

2 Stunden

Kurs

Cluster Analysis in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 418

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

Kurs

Datenstrategie

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 415

Beherrsche strategisches Datenmanagement für Business Excellence.

Datenmanagement

1 Stunde

Kurs

Databricks with the Python SDK

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 412

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Deep Reinforcement Learning in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 410

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

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Anomalieerkennung mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 409

Entdecke in diesem vierstündigen Kurs Anomalien in deiner Datenanalyse und erweitere dein Python-Statistik-Toolkit.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 407

Lerne die Grundlagen zum Parsen, Bearbeiten und Berechnen von Datums- und Zeitangaben in R.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Finanzmodellierung in Google Sheets

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 407

Wir tauchen ein in die Grundlagen der Geschäftsmodellierung, darunter Cashflows, Investitionen, Annuitäten, Kreditrückzahlungen und mehr.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Daten transformieren und analysieren mit Microsoft Fabric

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 401

Hier entwickelst du ein solides Verständnis dafür, wie du Daten in Microsoft Fabric umwandeln und analysieren kannst.

Sonstige

4 Stunden

Kurs

Finanzanalysen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.0+
  • 401

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
  • 4.4+
  • 398

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 398

In diesem Kurs lernst du den Umgang mit kontinuierlichen Datenströmen mithilfe von serverlosen Technologien basierend auf AWS.

Cloud

4 Stunden

Kurs

KI für Human Resources

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 395

Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Eine Kaggle-Competition in Python gewinnen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 393

Dieser Kurs richtet sich an alle Data Scientists, die Kaggle-Competitions angehen und gewinnen wollen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Zeitreihen in R visualisieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 390

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Monte-Carlo-Simulationen in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 386

Lerne, wie du mit Python deine eigenen Monte-Carlo-Simulationen entwirfst und durchführst!

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Kategorische Daten im Tidyverse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 385

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 384

Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.

Datenvisualisierung

5 Stunden

Kurs

Vollautomatisiertes MLOps

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 382

Lerne mehr über MLOps-Architektur, CI/CD/CM/CT-Techniken und Automatisierungsmuster, um ML-Systeme einzusetzen, die langfristig einen Mehrwert bieten.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Dealing with Missing Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 382

Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Umgang mit fehlenden Daten in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 382

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

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.