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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

Modellierung mit tidymodels in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 231

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Hierarchische und rekursive Abfragen in SQL Server

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 231

In diesem Kurs entwickelst du ein solides Verständnis für rekursive Abfragen und hierarchische Datenstrukturen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 229

In diesem Kurs lernst du, wie du Datensätze mit data.table kombinieren und zusammenführen kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Datenumwandlung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 229

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

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

ML-Vorstellungsgespräche in Python üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 228

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Survival-Analyse in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 227

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

Customer Analytics und A/B-Testing mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 227

Hier lernst du, wie du in Python A/B-Tests erstellst, ausführst und analysierst – und damit proaktive Geschäftsentscheidungen triffst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Case Study: Building Software in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 226

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

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

MLOps für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 225

Du lernst die Grundlagen von MLOps kennen, einschließlich Tools und Methoden zur Automatisierung und Skalierung von ML-Anwendungen.

Maschinelles Lernen

3 Stunden

Kurs

Gen AI: Navigate the Landscape

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 224

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

Cloud

1 Stunde 15 min

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 222

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in SQL Server-Datenbanken

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 221

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

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Spark mit sparklyr in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 221

Lerne in nur 4 Stunden, wie du mit Spark und dem sparklyr-Paket in R Big-Data-Analysen durchführst, und entdecke Spark MLIb.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Building Chatbots in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 217

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Unternehmensbewertung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 213

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Azure Compute Solutions

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 213

Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Data Transformation with Polars

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 210

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Concepts in Computer Science

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 208

Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Effizient mit pandas programmieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 202

Dieser Kurs vermittelt effiziente Techniken in pandas, mit denen du deinen Python-Code optimieren kannst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 201

In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Sentiment Analysis in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 200

Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Recommendation Engines mit Python entwickeln

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 194

Lerne, wie du mit Python und Machine-Learning-Techniken Empfehlungssysteme entwickelst.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Hyperparameter-Tuning in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 191

Lerne, wie du die Hyperparameter deines Modells anpassen kannst, um die besten Vorhersageergebnisse zu bekommen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Machine Learning für Marketing mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 188

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Finanzanalyse in KNIME

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 188

In diesem Kurs machst du dich mit der Finanzanalyse in KNIME vertraut und verbesserst deine Skills rund um Datenaufbereitung und Workflow.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Marketing Analytics in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 187

Lerne Marketinganalysen mit Tableau. Schau dir die Performance an, vergleiche Kennzahlen und optimiere Strategien über verschiedene Kanäle hinweg.

Datenaufbereitung

6 Stunden

Kurs

Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 187

Mach deine KI-Projekte einfacher, indem du modulare Modelle erstellst und mit PyTorch Lightning die fortgeschrittene Optimierung meisterst!

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Datenbearbeitung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 180

Automatisiere die Datenbearbeitung mit KNIME, indem du Zusammenführungen, Aggregationen, Datenbank-Workflows und erweiterte Dateiverarbeitung beherrschst.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Azure API Management

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 179

Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.

Cloud

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