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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

Bayesianische Datenanalyse in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 268 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Eine Kaggle-Competition in Python gewinnen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 487 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Data Versioning mit DVC

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 424 Wiederholungen

Data Version Control für ML-Datenmanagement entdecken. Setup meistern, Pipelines automatisieren und Modelle nahtlos bewerten.

Maschinelles Lernen

3 Stunden

Kurs

Biomedizinische Bildanalyse mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 242 Wiederholungen

Grundlagen der Erkundung, Bearbeitung und Messung biomedizinischer Bilddaten lernen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Introduction to Power Apps

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 11 Wiederholungen

Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

KI-gestützte Restaurantplanung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 405 Wiederholungen

In diesem Kurs arbeitest du mit einem individuellen GPT daran, dein Restaurant zu planen und zu eröffnen.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Einführung in DataLab

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 122 Wiederholungen

Lerne die Grundlagen von DataLab, einem KI-gestützten Daten-Notebook für die Analyse und Erforschung von Daten.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

KI-Agenten mit CrewAI entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 110 Wiederholungen

Baue KI-Teams, die zusammenarbeiten, Workflows automatisieren und Inhalte mit CrewAI generieren.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Einstieg in Python in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 156 Wiederholungen

Lerne, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten nutzen kannst.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Bewertung von Lebensversicherungsprodukten in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 52 Wiederholungen

Grundlagen der Cashflow-Bewertung lernen, mit menschlichen Sterblichkeitsdaten arbeiten und Lebensversicherungsprodukte in R entwickeln.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Importing and Managing Financial Data in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 65 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Einführung in Redshift

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 139 Wiederholungen

In diesem Kurs dreht sich alles um SQL, Datenmanagement, Optimierung und Sicherheit von Amazon Redshift.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Einführung in Optimierung mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 208 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Deep Reinforcement Learning in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 292 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 98 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 285 Wiederholungen

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

Konzepte der Informatik

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 188 Wiederholungen

Lerne, wie Computer funktionieren, entwickle effiziente Algorithmen und beschäftige dich mit der Computertheorie, um Probleme aus dem echten Leben zu lösen.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Versuchsplanung in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 364 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Entscheidungsmodellierung verstehen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 201 Wiederholungen

Hier tauchst du tief ein in Entscheidungsmodelle, Analysemethoden, Risikomanagement und Optimierungstechniken

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Fallstudie: Supply-Chain-Analytics in Power BI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 195 Wiederholungen

Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Unüberwachtes Lernen in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 109 Wiederholungen

Dieser Kurs bietet eine Einführung in Clustering und Dimensionsreduktion in R aus Machine-Learning-Perspektive.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in MongoDB mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 389 Wiederholungen

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

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Dashboards mit shinydashboard erstellen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 88 Wiederholungen

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

Berichtswesen

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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