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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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697 Kurse

Kurs

Pflegeprodukte empfehlen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 364

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

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Visualizing Geospatial Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 358

Hier lernst du, wie du mit Python, dem geopandas-Paket und folium maps Geodaten ansprechend visualisierst.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 358

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

Cloud

4 Stunden

Kurs

Calculations in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 355

Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse des Hypothekenhandels in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 355

In dieser Power BI-Fallstudie analysierst du den Hypothekenhandel und verbesserst deine Skills rund um Datenmodellierung und Finanzanalyse.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Vollautomatisiertes MLOps

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 355

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

Best Practices für Visualisierung in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 354

Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 354

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 354

Hier erfährst du, wie du ansprechende Visualisierungen erstellst und deine Ergebnisse effizient und effektiv vermittelst.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Faktorenanalyse in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 352

Hier untersuchst du latente Variablen wie Persönlichkeit mithilfe von explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalyse.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Rekursive neuronale Netze (RNNs) für die Sprachmodellierung mit Keras

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 350

Der Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mit RNNs Textstimmung klassifizieren, Sätze erstellen und Texte zwischen Sprachen übersetzen kannst.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Einführung in Jahresabschlüsse in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 348

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Verkaufsdaten in Alteryx analysieren

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 347

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

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Monte-Carlo-Simulationen in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 346

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Anomalieerkennung mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 338

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

R für Finanzen – Aufbaukurs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 338

Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 338

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Bayesianische Datenanalyse in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 335

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in SQL Server

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 331

Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.

Datenbearbeitung

5 Stunden

Kurs

HR-Analytics: Mitarbeiterdaten in R erkunden

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 328

Lerne anhand einer Reihe von Fallstudien aus dem Bereich HR-Analytik, wie du Daten bearbeiten, visualisieren und statistische Tests durchführen kannst.

Explorative Datenanalyse

5 Stunden

Kurs

Fallstudie: Zeitreihendaten von Städten in R analysieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 324

Vertiefe dein Wissen über die Themen aus „Manipulating Time Series in R“ mit echten Fallstudien.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in lineares Modellieren mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 321

Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Data Fluency

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 319

Datenkompetenz ist heute das A und O. Dieser Kurs vermittelt dir relevante Skills und Best Practices für einen optimalen Umgang mit Daten.

Datenkompetenz

2 Stunden

Kurs

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 319

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Kommunizieren mit Daten im Tidyverse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 317

Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Data Quality mit Great Expectations

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 316

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

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Datenstrategie

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 314

Beherrsche strategisches Datenmanagement für Business Excellence.

Datenmanagement

1 Stunde

Kurs

Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 313

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 312

In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Trigger in SQL Server erstellen und optimieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 312

Lerne anhand von Beispielen aus der Praxis, wie du Trigger in SQL Server entwirfst und einsetzt.

Softwareentwicklung

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.