Weiter zum Inhalt

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.

  • Im eigenen Tempo lernen
  • Praktische Erfahrungen sammeln
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

Kostenloses Konto erstellen

Mit Google fortfahrenWeitere Optionen anzeigen

oder


Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
778 Kurse

Kurs

Faktorenanalyse in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 161 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Survival-Analyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 201 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

Importing and Managing Financial Data in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 63 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Zeitreihendaten in Python visualisieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 98 Wiederholungen

Visualisiere Saisonalität, Trends und andere Muster in deinen Zeitreihendaten.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Einführung in lineares Modellieren mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 224 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Anwendungen auf AWS entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 13 Wiederholungen

Cloud-Apps auf AWS mit API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge und Kinesis bauen. Serverless- und ereignisgesteuerte Muster für die DVA-C02-Prüfung meistern.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Kommunizieren mit Daten im Tidyverse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 200 Wiederholungen

Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Redshift

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 109 Wiederholungen

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

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Textanalyse mit R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 62 Wiederholungen

In diesem Kurs geht es darum, Textdaten in R mit dem tidy-Framework zu analysieren.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Analyzing Social Media Data in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 33 Wiederholungen

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Konzepte der Informatik

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 183 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

Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 111 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Umgang mit fehlenden Daten in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 187 Wiederholungen

Lerne, fehlende Daten in Python zu erkennen, zu analysieren, zu entfernen und zu imputieren.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in SQL Server-Datenbanken

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 189 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 39 Wiederholungen

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

Cloud

4 Stunden 45 min

Kurs

Transaktionen und Fehlerbehandlung in PostgreSQL

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 102 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

GARCH-Modelle in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 194 Wiederholungen

Hier lernst du GARCH-Modelle kennen, implementierst sie und kalibrierst sie mit Finanzdaten von Aktien bis Devisen.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Web Scraping in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 99 Wiederholungen

Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Machine Learning für Marketing mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 176 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Python für R-Nutzer

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 83 Wiederholungen

Dieser Kurs ist für Leute, die R nutzen und sich schnell mit Python vertraut machen wollen!

Softwareentwicklung

5 Stunden

Kurs

Maschinelles Lernen mit caret in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 44 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen, zum Beispiel wie man Vorhersagemodelle erstellt und bewertet.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 197 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

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

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.