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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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775 Kurse

Kurs

Berechnungen in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 207 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Pflegeprodukte empfehlen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 320 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Einführung in TensorFlow mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 57 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in Java

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 122 Wiederholungen

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

Datenimport/-bereinigung

4 Stunden

Kurs

Datenmodellierung in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 142 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

KI-unterstützter Produkteinführung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 395 Wiederholungen

Analysiere die Marktdynamik und entwickle einen strategischen Einstiegsplan für einen EV-Hersteller mithilfe generativer KI.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Fallstudie: Analyse von Gesundheitsdaten in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 296 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Einführung in KI-Apps in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 188 Wiederholungen

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

Berichtswesen

2 Stunden

Kurs

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 30 Wiederholungen

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 227 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Monitoring Machine Learning in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 400 Wiederholungen

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

Maschinelles Lernen

3 Stunden

Kurs

Einführung in GCP

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 365 Wiederholungen

Dieser Kurs stellt die Google Cloud Platform (GCP) vor, inklusive Optionen zur Speicherung, Datenverarbeitung und Geschäftsmodernisierung.

Cloud

2 Stunden

Kurs

Databricks mit dem Python-SDK

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 96 Wiederholungen

Databricks mit Python meistern: Authentifizieren, Cluster verwalten, Jobs automatisieren und KI-Modelle per Code abfragen.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Grundlagen der Inferenz in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 58 Wiederholungen

Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Stimmungsanalyse in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 470 Wiederholungen

Sind Menschen von deinen Produkten begeistert oder lässt dein Service zu wünschen übrig? Zeit für eine gründliche Stimmungsanalyse.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Statistische Techniken in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 694 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Graph RAG mit LangChain und Neo4j

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 122 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Webanwendungen mit Shiny in R entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 228 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

ARIMA-Modelle in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 427 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 38 Wiederholungen

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Cloud

3 Stunden 41 min

Kurs

Serverlose Anwendungen mit AWS Lambda

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 45 Wiederholungen

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Einführung in Jahresabschlüsse in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 320 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Grundlagen von PySpark

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 636 Wiederholungen

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

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Verkaufsdaten in Alteryx analysieren

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 508 Wiederholungen

Hier nutzt du Alteryx Designer anhand einer Fallstudie, um Verkaufszahlen zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Betrugserkennung mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 202 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Azure-Lösungen überwachen und Fehler beheben

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 127 Wiederholungen

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

Cloud

3 Stunden

Kurs

Feinabstimmung mit Llama 3

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 413 Wiederholungen

Optimiere Llama mit TorchTune für deine eigenen Aufgaben und lerne Techniken für effizientes Fine-Tuning, wie zum Beispiel Quantisierung.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in PostgreSQL-Datenbanken

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 475 Wiederholungen

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

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.

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