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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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685 Kurse

Kurs

Transaktionen und Fehlerbehandlung in PostgreSQL

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 301

Dieser Kurs zeigt, wie du mit Transaktionen und Fehlerbehandlung in Mehrbenutzer-Umgebungen Datenkonsistenz gewährleistest.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Plane und implementiere eine Datenanalyse-Umgebung mit Microsoft Fabric

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 300

Lerne, wie du deine Microsoft Fabric-Infrastruktur einrichtest und verwaltest.

Sonstige

3 Stunden

Kurs

Faktorenanalyse in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 299

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Statistik-Interviewfragen in Python üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 298

Wir bereiten dich für dein nächstes Statistik-Interview vor und wiederholen bedingte Wahrscheinlichkeiten, A/B-Tests und mehr.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Finanzberichte mit Python analysieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 298

Hier berechnest du Kennzahlen, schätzt die finanzielle Lage ein, behandelst fehlende Werte und präsentierst deine Analyse.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Umfragen mit R analysieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 297

Lerne, wie man Umfragen mit gängigen Designstrukturen gestaltet und dann die Ergebnisse visualisiert und analysiert.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Schlussfolgern für kategoriale Daten in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 296

In diesem Kurs lernst du, wie du statistische Techniken für die Arbeit mit kategorialen Daten nutzen kannst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Wettbewerbsanalyse von Verkaufszahlen in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 293

Diese Power BI-Fallstudie beleuchtet einen echten Business Case, bei dem du die Konzepte von ETL und Visualisierung anwendest.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Building Chatbots in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 293

Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Introduction to Databricks Lakehouse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 291

Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Marketing Analytics: Predicting Customer Churn in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 290

Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

ML-Vorstellungsgespräche in Python üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 289

Wir vertiefen dein Wissen und bereiten dich mit Python-ML-Interviewfragen gezielt auf dein nächstes Bewerbungsgespräch vor.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Datenanalyse in Databricks

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 287

Lerne, wie du Airbnb-Daten mit SQL in Databricks analysierst, Dashboards erstellst und daraus nützliche Erkenntnisse gewinnst.

Datenimport/-bereinigung

3 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in SQL Server-Datenbanken

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 286

In diesem Kurs lernst du, wie du Rohdaten aufbereitest und in präzise Erkenntnisse umwandelst.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

A/B-Tests in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 286

Du lernst die Grundlagen von A/B-Tests in R und erfährst, wie du Experimente planst, Daten analysierst und Ergebnisse visualisierst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in Redshift

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 284

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

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Case Study: Building Software in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 284

Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Abfragen einer PostgreSQL-Datenbank in Java

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 282

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

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Building Recommendation Engines with PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 280

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Explorative Datenanalyse in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 276

In diesem Kurs untersuchst du historische Abstimmungen der UN-Generalversammlung mithilfe von Datenbearbeitung und -visualisierung.

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

Einführung in Amazon Bedrock

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 276

Lerne, wie du mit Amazon Bedrock auf grundlegende KI-Modelle zugreifen und mit KI arbeiten kannst – ohne dich um komplizierte Infrastruktur kümmern zu müssen.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Modellierung mit tidymodels in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 274

Lerne, wie du deine Workflows im Bereich maschinelles Lernen mit tidymodels optimieren kannst.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in das Testen in Java

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 266

Lerne, wie du mit JUnit und Mockito effektive Tests in Java schreibst, um robuste, zuverlässige Anwendungen zu entwickeln, auf die du dich verlassen kannst.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Exploring Data Transformation with Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 265

Exploring Data Transformation with Google Cloud

Cloud

1 Stunde

Kurs

Schlussfolgern bei der linearen Regression in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 264

In diesem Kurs lernst du, wie du mit linearen Modellen Schlussfolgerungen ziehst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 263

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Einführung in Scala

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 262

Dieser Kurs macht dich vertraut mit Scala, einer beliebten Sprache für skalierbare Anwendungen und Daten-Engineering-Infrastrukturen.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Datenumwandlung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 259

Verbessere deine KNIME-Kenntnisse mit diesem Kurs zu Datentransformationen, Spaltenoperationen und Workflow-Optimierungen.

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 257

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.

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.