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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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675 Kurse

Kurs

Trust and Security with Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 151

Trust and Security with Google Cloud

Cloud

1 Stunde

Kurs

GARCH Models in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 151

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Gen AI: Navigate the Landscape

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 150

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Fortgeschrittenes NLP mit spaCy

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 5.0+
  • 147

Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.

Maschinelles Lernen

5 Stunden

Kurs

Sentiment Analysis in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 147

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fallstudien: Webanwendungen mit Shiny in R erstellen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 146

Übe deine Shiny-Kenntnisse, während du coole Shiny-Apps für echte Szenarien entwickelst!

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Credit Risk Modeling in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 145

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Natural Language Processing mit R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 144

Hol dir einen Überblick über alle Fähigkeiten und Tools, die du brauchst, um bei der Verarbeitung natürlicher Sprache in R richtig gut zu werden.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 141

Hier lernst du, Geschäftsprozesse mit ereignisdiskreter Simulation zu optimieren und digitale Zwillinge mit Python und SimPy zu entwickeln.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Cleaning Data in Java

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 140

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

Datenimport/-bereinigung

4 Stunden

Kurs

Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 139

Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud

Cloud

1 Stunde

Kurs

R For SAS Users

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 138

Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Python für MATLAB-Anwender

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 138

Mach den Wechsel von MATLAB, indem du ein paar grundlegende Python-Konzepte lernst und dich mit den Paketen NumPy und Matplotlib beschäftigst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Data Transformation with Spark SQL in Databricks

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 137

Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 137

Hier lernst du, wie du Datensätze im Tabellenformat mit der Python-Bibliothek pandas effektiv und effizient zusammenführst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Feature Engineering in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 136

Du lernst die Grundkonzepte des Feature Engineering und wie du sie mit dem R-Framework tidymodels praktisch anwendest.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Support Vector Machines in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 136

In diesem Kurs lernst du die Support-Vektor-Maschine (SVM) auf eine einfache und anschauliche Art kennen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Analyse polizeilicher Maßnahmen mit pandas

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.1+
  • 134

Schau dir mal die Daten vom Stanford Open Policing Project an und guck mit Pandas, wie das Geschlecht das Verhalten von Polizisten beeinflusst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Foundations of Functional Programming with purrr

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 132

Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Analyzing Social Media Data in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 131

Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Fraud Detection in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 126

Dieser Kurs gibt dir das nötige Fundament, um mit Analytics in R effektiv Betrug zu erkennen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Statistik-Interviewfragen in R üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 124

In diesem Kurs tauchen wir in das Thema Statistik ein: von Verteilungen über Hypothesentests bis hin zu Regressionsmodellen und vielem mehr.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

DataLab mit SQL

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 123

Mach deine Analysen besser mit diesem praktischen Kurs, in dem du SQL mit DataLab-Arbeitsmappen lernst.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Importing and Managing Financial Data in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 122

Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Kreditamortisation in Google Sheets

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 3.5+
  • 122

In diesem Kurs lernst du, wie du in Google Sheets mit Finanz- und Wenn-Funktionen ein Tilgungsdashboard erstellst.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: HR-Analytics in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 121

In dieser Fallstudie schauen wir uns die Analyse von Personaldaten in Tableau an.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Business Process Analytics in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 120

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Reguläre Ausdrücke in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 119

Dieser Kurs zeigt dir anhand authentischer Datensätze, wie du Textdaten bearbeitest, analysierst und mehr.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Life Insurance Products Valuation in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 115

Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Gesundheitsdaten in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 114

Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.

Datenvisualisierung

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.