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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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793 Kurse

Kurs

Einführung in die Unternehmensbewertung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 187 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Release-Briefs mit Claude automatisieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 35 Wiederholungen

Willst du mehr programmieren und weniger Verwaltungsaufgaben erledigen? Automatisiere Support-Briefings zum Rollout neuer Funktionen mit Claude Cowork.

Künstliche Intelligenz

15 min

Kurs

Datenumwandlung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 316 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 15 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

Finanzprognosen mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 101 Wiederholungen

In diesem Kurs schlüpfst du in eine CFO-Rolle, in der du den Vorstand zu wichtigen Kennzahlen berätst und Finanzprognosen erstellst.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Statistische Simulation in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 32 Wiederholungen

Lerne, immer komplexere Probleme zu lösen, indem du Simulationen nutzt, um Daten zu generieren und zu analysieren.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Finanzmodellierung in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 287 Wiederholungen

Wir tauchen ein in die Grundlagen der Geschäftsmodellierung, darunter Cashflows, Investitionen, Annuitäten, Kreditrückzahlungen und mehr.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in lineares Modellieren mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 237 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Geodaten in R visualisieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 93 Wiederholungen

Hier liest, erkundest und bearbeitest du Geodaten und nutzt dann deine Fähigkeiten, um mit R aussagekräftige Karten zu erstellen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Python für Spreadsheet-Nutzer

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 40 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Explorative Datenanalyse in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 51 Wiederholungen

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

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

Überwachung und Fehlersuche in AWS

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 29 Wiederholungen

Überwache AWS-Apps und behebe Fehler mit Amazon CloudWatch und AWS X-Ray. Erfasse Metriken und Logs, erstelle Dashboards, setze Alarme und verfolge Requests.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Grundlagen der Bayes'schen Datenanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 239 Wiederholungen

Lerne, was Bayessche Datenanalyse ist, wie sie funktioniert und warum sie ein nützliches Werkzeug für dein Data Science-Toolkit ist.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Verarbeitung gesprochener Sprache in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 308 Wiederholungen

Hier zeigen wir dir, wie du in Python Sprache aus rohen Audiodateien laden, umwandeln und transkribieren kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

String Manipulation with stringr in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 54 Wiederholungen

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation mit data.table in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 25 Wiederholungen

Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Kundensegmentierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 179 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Interaktive Karten mit leaflet in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 114 Wiederholungen

Interaktive Webkarten mit Leichtigkeit mit leaflet erstellen lernen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

ML-Vorstellungsgespräche in Python üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 110 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

GARCH-Modelle in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 212 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Bias in Daten bewältigen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 251 Wiederholungen

Schmeiß die Vorurteile raus, um das Potenzial deiner Daten voll auszuschöpfen. So kannst du präzise Analysen und zuverlässige Modelle erstellen.

Datenmanagement

2 Stunden

Kurs

Generative AI Essentials with Snowflake

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 24 Wiederholungen

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Bildmodellierung mit Keras

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 94 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Analyzing Social Media Data in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 35 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

A/B-Tests in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 102 Wiederholungen

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

Social-Media-Daten mit R analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 100 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt dir, wie du Twitter-Daten extrahierst und visualisierst, eine Stimmungs- und Netzwerkanalyse durchführst und mehr.

Datenbearbeitung

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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