Kurs
Datenvisualisierung in KNIME
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 177
Erfahre, wie du mit KNIME überzeugende Datenvisualisierungen erstellst, einschließlich Diagrammen, Komponenten und Dashboards.
Datenvisualisierung
Kurse rund um Daten, KI und Cloud
Relevante Fähigkeiten entwickelnUnsere 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
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697 Kurse
Kurs
IoT-Daten in Python analysieren
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 175
Hier importierst, bereinigst und bearbeitest du IoT-Daten in Python und bereitest sie so für maschinelles Lernen vor.
Datenbearbeitung
Kurs
Develop for Azure Storage
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 174
Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
Cloud
Kurs
Warenkorbanalyse in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 173
In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Datenbearbeitung
Kurs
Abfragen einer PostgreSQL-Datenbank in Java
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 172
Verbinde Java über JDBC mit PostgreSQL. Schreib sichere Abfragen, verwalte Transaktionen und arbeite effizient mit großen Datensätzen.
Softwareentwicklung
Kurs
Nichtlineare Modellierung mit Generalized Additive Models (GAMs) in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 172
GAMs modellieren Beziehungen in Daten als nichtlineare Funktionen, die sich super an verschiedene Arten von datenwissenschaftlichen Problemen anpassen lassen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Python für R-Nutzer
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 172
Dieser Kurs ist für Leute, die R nutzen und sich schnell mit Python vertraut machen wollen!
Softwareentwicklung
Kurs
Arbeiten mit der OpenAI Responses API
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 170
Mit der OpenAI Responses API und GPT-5 kannst du jetzt einfacher als je zuvor intelligente, interaktive und zuverlässige KI-Anwendungen entwickeln.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Serverless Applications with AWS Lambda
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 170
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Cloud
Kurs
Geodaten in R visualisieren
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.6+
- 169
Hier liest, erkundest und bearbeitest du Geodaten und nutzt dann deine Fähigkeiten, um mit R aussagekräftige Karten zu erstellen.
Datenvisualisierung
Kurs
Analyzing Social Media Data in Python
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 168
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Datenbearbeitung
Kurs
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 168
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Cloud
Kurs
Quantitatives Risikomanagement in R
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 167
In diesem Kurs arbeitest du mit Renditereihen von Risikofaktoren, untersuchst empirische Eigenschaften und schätzt den Value-at-Risk.
Angewandte Finanzen
Kurs
Fraud Detection in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 167
Dieser Kurs gibt dir das nötige Fundament, um mit Analytics in R effektiv Betrug zu erkennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dashboards mit shinydashboard erstellen
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 163
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Berichtswesen
Kurs
Text Mining mit Bag-of-Words in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 162
Lerne die Bag-of-Words-Technik für Text Mining mit R.
Maschinelles Lernen
Kurs
Fallstudien: Webanwendungen mit Shiny in R erstellen
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 159
Übe deine Shiny-Kenntnisse, während du coole Shiny-Apps für echte Szenarien entwickelst!
Berichtswesen
Kurs
Machine Learning für Marketing-Analytics in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 159
In diesem Kurs lernst du, wie du Data Science für verschiedene gängige Marketingaufgaben nutzen kannst.
Maschinelles Lernen
Kurs
Credit Risk Modeling in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 157
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Angewandte Finanzen
Kurs
Machine Learning im Tidyverse
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 156
Nutze die Pakete tidyr und purrr aus dem tidyverse, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu erkunden und zu bewerten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Überlebenszeitanalyse in Python
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 155
In diesem Kurs ermittelst du anhand von Überlebensanalysen die geschätzte Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses und die Überlebenszeit.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Bedingte Formatierung in Google Sheets
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 152
Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du bedingte Formatierungen mit integrierten Optionen und eigenen Formeln nutzt.
Datenbearbeitung
Kurs
Structural Equation Modeling with lavaan in R
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 147
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
Probabilistik & Statistik
Kurs
GARCH Models in R
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 147
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Angewandte Finanzen
Kurs
Fehler und Unsicherheit in Google Sheets
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 147
Hier lernst du, wie du echte Effekte von Zufall unterscheidest und Denkfehler erkennst, die Entscheidungen verzerren.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Python für Spreadsheet-Nutzer
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 145
Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python.
Softwareentwicklung
Kurs
Building AI Agents with Haystack
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 145
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Google: Create Your First Gemini Enterprise Application
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 142
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Cloud
Kurs
Daten in Java importieren
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 141
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Softwareentwicklung
Kurs
Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln
- ExperteSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 141
Fehlende Daten diagnostizieren, visualisieren und mit verschiedenen Imputationstechniken behandeln – mit Tipps, um deine Ergebnisse zu verbessern.
Datenbearbeitung
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.