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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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775 Kurse

Kurs

Feature Engineering mit PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 310 Wiederholungen

Lerne die kniffligen Details, mit denen Data Scientists 70–80 % ihrer Zeit verbringen: Data Wrangling und Feature Engineering.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Explorative Datenanalyse in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 49 Wiederholungen

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

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

Modellieren mit Daten im Tidyverse

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 245 Wiederholungen

Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

Probabilistik & Statistik

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

Einführung in lineares Modellieren mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 229 Wiederholungen

Lineare Modelle mit Python erkunden und Modelle bauen, um Datenmuster zu beschreiben, vorherzusagen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Nutzung von Datenspeichern in AWS

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 44 Wiederholungen

Lerne, AWS-Datenspeicher wie DynamoDB und S3 auszuwählen, zu erstellen und abzusichern – mit praktischen Konsolen-Übungen und realen Szenarien.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Agentische Workflows mit LlamaIndex entwickeln

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 74 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Google: Deploy Your First Agent

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 32 Wiederholungen

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Python für Spreadsheet-Nutzer

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 36 Wiederholungen

Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

ML-Vorstellungsgespräche in Python üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 109 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Bestandsanalyse in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 183 Wiederholungen

Diese Power-BI-Fallstudie zeigt ein reales Szenario zur Lageranalyse mit DAX und Visualisierungen.

Datenvisualisierung

5 Stunden

Kurs

Clusteranalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 77 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

Marketing-Analytics in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 232 Wiederholungen

Wir zeigen dir, wie du eine saubere Dateneingabe gewährleistest und mit dynamischen Dashboards deine Marketingdaten veranschaulichst.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 264 Wiederholungen

Lerne die beiden wichtigsten Aufgaben der statistischen Inferenz: Parameterschätzung und Hypothesentests.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in Amazon Bedrock

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 135 Wiederholungen

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

Auditing Expenses with Claude Cowork

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 15 Wiederholungen

Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.

Künstliche Intelligenz

15 min

Kurs

Google: Human-Centered AI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 76 Wiederholungen

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

Cloud

10 min

Kurs

Zeitreihendaten in Python visualisieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 100 Wiederholungen

Visualisiere Saisonalität, Trends und andere Muster in deinen Zeitreihendaten.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Ensemble-Methoden in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 427 Wiederholungen

In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Unternehmensbewertung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 175 Wiederholungen

Lerne Unternehmensbewertung mit praktischen Anwendungen und Fallstudien unter Verwendung des Discounted-Cashflow-Modells (DCF).

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 213 Wiederholungen

In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Bildmodellierung mit Keras

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 93 Wiederholungen

Lerne, wie du mit Keras und Python Bilder analysierst, indem du Faltungsneuronale Netze aufbaust, trainierst und bewertest.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Survival-Analyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 208 Wiederholungen

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Google: Introduction to Large Language Models

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 32 Wiederholungen

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Kundensegmentierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 177 Wiederholungen

Dieser Kurs liefert dir einen praxisnahen Einstieg in das Segmentieren von Kundendaten in Python.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 9 Wiederholungen

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

Cloud

18 Stunden 15 min

Kurs

Machine Learning für Marketing mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 180 Wiederholungen

Hier setzt du Machine Learning im Marketing ein – vom Customer Lifetime Value über Abwanderungsprognosen bis zur Segmentierung.

Maschinelles Lernen

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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