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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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793 Kurse

Kurs

Für Azure Storage entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 178 Wiederholungen

Lerne, wie du Daten in Azure mit Blob Storage, Cosmos DB, Warteschlangen und ereignisgesteuerten Diensten speichern, sichern, skalieren und verarbeiten kannst.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Einführung in AWS Boto mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 248 Wiederholungen

Hier lernst du die Grundlagen von AWS Boto kennen und optimierst deinen Daten-Workflow anhand von Cloud-Technologien.

Cloud

4 Stunden

Kurs

Abfragen einer PostgreSQL-Datenbank in Java

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 169 Wiederholungen

Verbinde Java über JDBC mit PostgreSQL. Schreib sichere Abfragen, verwalte Transaktionen und arbeite effizient mit großen Datensätzen.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Webanwendungen mit Shiny in R entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 232 Wiederholungen

Mit Shiny kannst du interaktive Web-Apps direkt in R erstellen – und deinem Team Daten als Dashboard oder Visualisierung bereitstellen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Daten in Java importieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 139 Wiederholungen

Importiere, bearbeite und transformiere Daten in Java mit der Tablesaw-Bibliothek. Arbeite mit CSV-Dateien, Tabellenstrukturen und komplexen JSON-Formaten.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Einführung in Generative KI in Snowflake

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 393 Wiederholungen

Lerne, wie du KI-Anwendungen mit den integrierten LLM-Funktionen von Snowflake Cortex für Textanalyse, -generierung und mehrstufige Workflows entwickelst.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Einführung in Bioconductor in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 138 Wiederholungen

Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in Optimierung mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 232 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du mit SciPy und PuLP von Python arbeitest, um authentische Optimierungsprobleme zu lösen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Berechnungen in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 245 Wiederholungen

Dynamische Sigma-Berechnungen erstellen, um Daten zu erkunden, Logik zu automatisieren und Trends mit praxisnahen Geschäftsbeispielen aufzudecken.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Einführung in MongoDB mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 413 Wiederholungen

Lerne, wie du flexibel strukturierte Daten mit MongoDB bearbeiten und analysieren kannst.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Einführung in KI-Apps in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 224 Wiederholungen

Erstell interaktive KI-Apps in Sigma mit Hilfe von Benutzereingaben, Aktionen und ausgefeilten Benutzeroberflächen, ganz ohne Programmieraufwand.

Berichtswesen

2 Stunden

Kurs

Monte-Carlo-Simulationen in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 188 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in Java

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 135 Wiederholungen

Meisterst du die Stammdatenbereinigung in Java mit statistischen Methoden, Transformationen und Validierung für zuverlässige Apps.

Datenimport/-bereinigung

4 Stunden

Kurs

Grundlagen von PySpark

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 653 Wiederholungen

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

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Snowflake CoCo Essentials

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 21 Wiederholungen

Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Azure-Lösungen überwachen und Fehler beheben

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 148 Wiederholungen

Lerne, wie du Azure-Anwendungen mit Azure Monitor, Application Insights und Log Analytics überwachen, diagnostizieren und optimieren kannst.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 311 Wiederholungen

Lerne, Daten im Zeitverlauf zu analysieren – mit diesem praxisnahen Kurs zur Zeitreihenanalyse in Power BI. Echte Datensätze nutzen, gängige Techniken üben.

Datenvisualisierung

5 Stunden

Kurs

Graph RAG mit LangChain und Neo4j

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 134 Wiederholungen

Erstelle genauere und zuverlässigere RAG-Systeme mit Graph RAG und Hybrid RAG.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 37 Wiederholungen

Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Lead-Qualifizierung und -Bewertung mit Claude

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 40 Wiederholungen

Inbound-Leads da – und du weißt nicht, wo du anfangen sollst? Bewerte deine Leads mit Claude Cowork und erstelle eine hochwertige, priorisierte Shortlist.

Künstliche Intelligenz

15 min

Kurs

Datenmodellierung in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 167 Wiederholungen

Hör auf, immer wieder die gleichen Verknüpfungen und Berechnungen zu schreiben, und stürz dich mit Sigma-Datenmodellen in gut verwaltete, skalierbare Analysen.

Berichtswesen

2 Stunden

Kurs

Bayesianische Datenanalyse in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 285 Wiederholungen

Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Google: Agent Fundamentals

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 146 Wiederholungen

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 289 Wiederholungen

Lerne die beiden wichtigsten Aufgaben der statistischen Inferenz: Parameterschätzung und Hypothesentests.

Probabilistik & Statistik

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.

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