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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
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

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84 Kurse

Kurs

AI-Agents mit Hugging Face smolagents

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 236 Wiederholungen

Lerne, wie du mit Python intelligente Agenten entwickelst, die denken, handeln und echte Aufgaben lösen können.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Codeoptimierung in Java

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 192 Wiederholungen

Lerne wichtige Techniken, um die Java-Leistung zu optimieren, von der Effizienz von Algorithmen bis hin zur JVM-Optimierung und Multithreading.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Verarbeitung gesprochener Sprache in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 261 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 101 Wiederholungen

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 164 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du den Umgang mit kontinuierlichen Datenströmen mithilfe von serverlosen Technologien basierend auf AWS.

Cloud

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 337 Wiederholungen

Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in das Testen in Java

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 153 Wiederholungen

Lerne, wie du mit JUnit und Mockito effektive Tests in Java schreibst, um robuste, zuverlässige Anwendungen zu entwickeln, auf die du dich verlassen kannst.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Monitoring Machine Learning in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 347 Wiederholungen

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

Maschinelles Lernen

3 Stunden

Kurs

ARIMA-Modelle in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 395 Wiederholungen

Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Feature Engineering with PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 287 Wiederholungen

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Faktorenanalyse in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 150 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Ensemble-Methoden in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 393 Wiederholungen

In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Eine Kaggle-Competition in Python gewinnen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 435 Wiederholungen

Dieser Kurs richtet sich an alle Data Scientists, die Kaggle-Competitions angehen und gewinnen wollen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Databricks with the Python SDK

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 79 Wiederholungen

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Statistik-Interviewfragen in Python üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 84 Wiederholungen

Wir bereiten dich für dein nächstes Statistik-Interview vor und wiederholen bedingte Wahrscheinlichkeiten, A/B-Tests und mehr.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Building Agentic Workflows with LlamaIndex

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 64 Wiederholungen

Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Case Study: Building Software in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 276 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 13 Wiederholungen

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

Cloud

3 Stunden 12 min

Kurs

ML-Vorstellungsgespräche in Python üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 106 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Schlussfolgerungen für numerische Daten in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 101 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du Techniken für die statistische Inferenz anhand numerischer Daten kennen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Building Recommendation Engines with PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 233 Wiederholungen

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Schlussfolgern für kategoriale Daten in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 107 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du statistische Techniken für die Arbeit mit kategorialen Daten nutzen kannst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Datenanalyse in Databricks

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 83 Wiederholungen

Lerne, wie du Airbnb-Daten mit SQL in Databricks analysierst, Dashboards erstellst und daraus nützliche Erkenntnisse gewinnst.

Datenimport/-bereinigung

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.

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

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