Weiter zum Inhalt

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.

  • Im eigenen Tempo lernen
  • Praktische Erfahrungen sammeln
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

Kostenloses Konto erstellen

Mit Google fortfahrenWeitere Optionen anzeigen

oder


Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
777 Kurse

Kurs

Google: Introduction to Generative AI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 21 Wiederholungen

This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.

Cloud

45 min

Kurs

Datenumwandlung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 287 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Datenmanipulation mit data.table in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 22 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Interaktive Datenvisualisierung mit plotly in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 85 Wiederholungen

Dieser Kurs hilft dir, mit plotly in R interaktive Datenvisualisierungen zu erstellen und deine Daten optimal zu präsentieren.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Schlussfolgern für kategoriale Daten in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 112 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Anleihebewertung und -analyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 89 Wiederholungen

Lerne, wie du mit R Modelle entwickeln kannst, um Anleihen zu bewerten und zu analysieren und sie vor Zinsänderungen zu schützen.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fraud Detection in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 38 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Bedingte Formatierung in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 100 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du bedingte Formatierungen mit integrierten Optionen und eigenen Formeln nutzt.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Gmail

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 23 Wiederholungen

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

Cloud

7 Stunden 15 min

Kurs

Fortgeschrittene Portfolioanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 70 Wiederholungen

In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Fallstudie: Finanzanalyse in KNIME

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 118 Wiederholungen

In diesem Kurs machst du dich mit der Finanzanalyse in KNIME vertraut und verbesserst deine Skills rund um Datenaufbereitung und Workflow.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Bias in Daten bewältigen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 225 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

Generalisierte lineare Modelle in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 145 Wiederholungen

Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Probabilistik & Statistik

5 Stunden

Kurs

Strukturgleichungsmodellierung mit lavaan in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 75 Wiederholungen

Lerne, wie du Messmodelle erstellst und bewertest, um die Struktur einer Skala oder eines Fragebogens zu bestätigen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Google: Optimize Agent Behavior

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 26 Wiederholungen

Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.

Cloud

2 Stunden

Kurs

Fallstudie: Supply-Chain-Analytics in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 72 Wiederholungen

Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Datenschutz und Anonymisierung mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 51 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du praktische Methoden kennen, um sensible Daten datenschutzkonform zu verarbeiten.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 26 Wiederholungen

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

Cloud

5 Stunden 15 min

Kurs

Datenvisualisierung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 200 Wiederholungen

Erfahre, wie du mit KNIME überzeugende Datenvisualisierungen erstellst, einschließlich Diagrammen, Komponenten und Dashboards.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Arbeiten mit DeepSeek in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 104 Wiederholungen

Finde heraus, was es mit dem ganzen Hype um DeepSeek wirklich auf sich hat! Entwickle Anwendungen mit den Modellen R1 und V3 von DeepSeek.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 17 Wiederholungen

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

Cloud

8 Stunden

Kurs

Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 62 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mithilfe der Census-API demografische und sozioökonomische Daten nutzt.

Explorative Datenanalyse

5 Stunden

Kurs

DSGVO in der Praxis: Compliance und Bußgelder

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 94 Wiederholungen

In diesem Kurs entwickelst du ein solides Verständnis der DSGVO anhand von echten Fällen zu Datenrechten, Verstößen und Compliance.

Datenmanagement

2 Stunden

Kurs

Fallstudie: Sales Analytics mit Databricks Genie

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 12 Wiederholungen

Databricks Genie Space end-to-end aufbauen: Beschreibungen, Synonyme, Anweisungen, Tabellenbeziehungen, Beispielabfragen, Monitoring und Benchmarks.

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Google: Introduction to Large Language Models

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 16 Wiederholungen

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

Cloud

1 Stunde

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.