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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

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.2+
  • 112

Im E-Commerce dreht sich alles um Umsatz und Kosten. In dieser Fallstudie schaust du dir die Daten eines Online-Shops für Tierbedarf an.

Datenvisualisierung

3 Stunden

Kurs

Data Transformation with Polars

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 110

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Fallstudien zum statistischen Denken

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 109

Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

ChIP-seq with Bioconductor in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 106

Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Intermediate Interactive Data Visualization with plotly in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 106

Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Umfragedaten in Python analysieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 106

Hier erfährst du, wie du Umfragedaten mit Python analysierst und wann welches Statistik-Tool sinnvoll ist.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Netzwerkanalyse in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 105

Analysiere Zeitreihendiagramme, nutze bipartite Graphen und lerne, wie du schwierige Probleme in der Netzwerkanalyse löst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Finanzhandel in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 104

Dieser Kurs geht auf die Grundlagen des Finanzhandels ein und zeigt, wie man mit Quantstrat signalbasierte Handelsstrategien entwickelt.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Aktienbewertung in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 104

Dieser Kurs vermittelt dir wichtige Grundlagen der Aktienbewertung.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Anleihebewertung und -analyse in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 103

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

Arbeiten mit DeepSeek in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 101

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

Parallele Programmierung mit Dask in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 98

Hier nutzt du parallele Programmierung mit Dask in Python, skalierst Workflows und verarbeitest effizient große Datenmengen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Multivariate Probability Distributions in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 96

Learn to analyze, plot, and model multivariate data.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Case Study: Supply Chain Analytics in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 94

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

HR Analytics: Mitarbeiterfluktuation mit Python vorhersagen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 93

In diesem Kurs lernst du, wie du maschinelles Lernen im Personalwesen anwendest.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Datenschutz und Anonymisierung mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 91

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Serverless Applications with AWS Lambda

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 90

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Fallstudie: Bestandsanalyse in Tableau

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 90

Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Fallstudie: Net Revenue Management in Google Sheets

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 3.9+
  • 88

Du wirst Techniken des Nettoumsatzmanagements in Google Sheets für ein Unternehmen aus dem Bereich der schnelllebigen Konsumgüter anwenden.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Bayesian Regression Modeling with rstanarm

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 87

Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

DSGVO in der Praxis: Compliance und Bußgelder

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 86

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

Datenmanagement

2 Stunden

Kurs

Intermediate Predictive Analytics in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 84

Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Advanced AI-Assisted Coding for Developers

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 83

Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Anleihebewertung und -analyse in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 83

Hier lernst du, wie Anleihen funktionieren, wie du sie bewertest und ihre Risiken mit den Paketen numpy und numpy-financial einschätzt.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Interactive Data Visualization with Bokeh

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 82

Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Julia: Aufbaukurs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 80

In diesem Julia-Kurs für Fortgeschrittene erweiterst du dein Wissen rund um Schleifen, fortgeschrittene Datenstrukturen, Timing und mehr.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Fallstudien: Netzwerkanalyse in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 77

Wende grundlegende Konzepte der Netzwerkanalyse auf große reale Datensätze in 4 verschiedenen Fallstudien an.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Bayesianisches Modellieren mit RJAGS

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 76

In diesem Kurs lernst du, wie du mit RJAGS anspruchsvollere Bayessche Modelle umsetzt.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Scaling with Google Cloud Operations

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 76

Scaling with Google Cloud Operations

Cloud

1 Stunde

Kurs

Fortgeschrittene Portfolioanalyse in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 75

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

Angewandte Finanzen

5 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.