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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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72 Kurse

Kurs

Daten umformen mit tidyr

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.1K

Mach fast jeden Datensatz in ein ordentliches Format um, damit du ihn leichter analysieren kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation in Snowflake

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 961

Lerne, wie man mit Stammdaten rumhantiert und analysiert, zum Beispiel mit CASE-Anweisungen, Unterabfragen und CTEs in Snowflake.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Manipulating Time Series Data in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 824

Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Pivot-Tabellen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 787

Lerne, wie du Pivot-Tabellen erstellst und mit nur wenigen Klicks Tausende von Datenpunkten organisierst.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Datenumwandlung in Alteryx

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 755

Entdecke in diesem interaktiven Kurs Alteryx für die Datentransformation und lerne Crosstab, Transpose und die Optimierung von Arbeitsabläufen kennen.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Einführung in Datenbanken mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 734

Der Kurs vermittelt dir die Grundlagen relationaler Datenbanken und wie du mit ihnen arbeitest.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation in Alteryx

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 713

Organisiere Daten mit Unions, Joins, Parsing und Performance-Optimierung in Alteryx.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Biomedical Image Analysis in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 680

Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Geodaten in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 659

Dieser Kurs zeigt, wie du Geodaten in deinen Data-Science-Workflow integrierst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene SQL-Abfragen mit KI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 625

Lerne SQL, indem du KI-Befehle schreibst, die Abfragen zum Sortieren, Gruppieren, Filtern und Kategorisieren von Daten machen.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Einführung in die Textanalyse mit R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 623

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Oracle SQL

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 606

In diesem Einstiegskurs erweiterst du deine Kenntnisse rund um Oracle SQL und lernst, Daten zu aggregieren, zu kombinieren und anzupassen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Data Types and Functions in Snowflake

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 597

Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Window Functions in Snowflake

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 587

Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Einstieg in Polars

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 587

Hier lernst du, wie du mit Polars Daten effizient transformierst, bereinigst und analysierst.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Arbeitsmarktdaten in Power BI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 562

In dieser Power-BI-Fallstudie hilfst du einem Unternehmen mit Power Query, DAX und Dashboards die gefragtesten Datenjobs zu ermitteln!

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation mit data.table in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 471

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Data Processing in Shell

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 465

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Spark SQL mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 464

Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Feature Engineering with PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 450

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in SQL Server

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 429

Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.

Datenbearbeitung

5 Stunden

Kurs

Dealing with Missing Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 425

Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Funktionen zur Datenmanipulation in SQL Server

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 379

Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einstieg in Python in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 358

Lerne, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten nutzen kannst.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Calculations in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 354

Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Verarbeitung gesprochener Sprache in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 354

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Kategorische Daten im Tidyverse

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 307

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Kundensegmentierung in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 305

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 242

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

IoT-Daten in Python analysieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 235

Hier importierst, bereinigst und bearbeitest du IoT-Daten in Python und bereitest sie so für maschinelles Lernen vor.

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.

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

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