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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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778 Kurse

Kurs

Für Azure Storage entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 120 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

KI-Agenten mit CrewAI entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 102 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 27 Wiederholungen

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.

Cloud

6 Stunden

Kurs

Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 214 Wiederholungen

Lerne, Aktienkursdaten mit linearen Modellen, Entscheidungsbäumen, Random Forests und neuronalen Netzen zu modellieren und vorherzusagen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 276 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

Einführung in Optimierung mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 203 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 94 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 91 Wiederholungen

Dieser Kurs macht dich mit zentralen Techniken vertraut, um aus Zeitreihendaten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Azure API Management

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 101 Wiederholungen

APIs mit Azure API Management durch praktisches Üben erstellen, absichern und verwalten lernen.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Anomalieerkennung mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 179 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 11 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Überwachtes Lernen in R: Regression

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 105 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, zukünftige Ereignisse mit linearer Regression, generalisierten additiven Modellen, Random Forests und xgboost vorherzusagen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Finanzanalysen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 131 Wiederholungen

Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Agentische Workflows mit LlamaIndex entwickeln

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 70 Wiederholungen

Entwickle mit LlamaIndex KI-Agenten-Workflows, die planen, suchen, sich merken und zusammenarbeiten können.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Monte-Carlo-Simulationen in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 168 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Zeitreihen in R bearbeiten

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 293 Wiederholungen

Zeitreihendaten in R meistern: Importieren, Zusammenfassen und Filtern mit zoo, lubridate und xts.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Data-Pipelines mit Airflow aufbauen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 18 Wiederholungen

Mit der TaskFlow API, assetbasiertem Scheduling und deferrable Sensors Dags erstellen und eine End-to-End-SQL-ETL-Pipeline mit Qualitätsprüfungen ausführen.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Clusteranalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 75 Wiederholungen

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

Einführung in MongoDB mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 378 Wiederholungen

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

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Prognosen mit R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 53 Wiederholungen

Lerne, wie du mit Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und exponentiellen Glättungsmethoden, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.

Probabilistik & Statistik

5 Stunden

Kurs

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 85 Wiederholungen

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Cloud

45 min

Kurs

Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 204 Wiederholungen

Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte zu Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mehr.

Probabilistik & Statistik

5 Stunden

Kurs

Fallstudie: Supply-Chain-Analytics in Power BI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 191 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

Visualizing Geospatial Data in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 350 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

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.