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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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708 Kurse

Kurs

Hierarchische und rekursive Abfragen in SQL Server

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 138 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Data Transformation with Polars

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 26 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Case Study: Building Software in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 254 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

ML-Vorstellungsgespräche in Python üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 104 Wiederholungen

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
  • 4.7+
  • 177 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

Modellierung mit tidymodels in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 164 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 242 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Customer Analytics und A/B-Testing mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 97 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in Spark mit sparklyr in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 79 Wiederholungen

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

Einführung in die Unternehmensbewertung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 151 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Building Chatbots in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 141 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Datenumwandlung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 273 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Azure Compute Solutions

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 86 Wiederholungen

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

Cloud

3 Stunden

Kurs

Transaktionen und Fehlerbehandlung in PostgreSQL

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 94 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 70 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Concepts in Computer Science

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 163 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in SQL Server-Datenbanken

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 171 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Introduction to Agent Skills

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 14 Wiederholungen

Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden 30 min

Kurs

MLOps für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 136 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

3 Stunden

Kurs

Effizient mit pandas programmieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 147 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 88 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 150 Wiederholungen

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

Machine Learning für Marketing mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 162 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Sentiment Analysis in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 94 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Hyperparameter-Tuning in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 47 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Serverless Applications with AWS Lambda

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 24 Wiederholungen

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Warenkorbanalyse in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 66 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Marketing Analytics in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 82 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

6 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.