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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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778 Kurse

Kurs

Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 24 Wiederholungen

This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.

Cloud

7 Stunden

Kurs

Google: Optimize Agent Behavior

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 30 Wiederholungen

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

Cloud

2 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 161 Wiederholungen

In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Fallstudien zum statistischen Denken

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 85 Wiederholungen

Werde statistisch fit und wende deine Fähigkeiten auf reale Datensätze an, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Zeitreihen in R visualisieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 184 Wiederholungen

Lerne, wie du Zeitreihen in R visualisieren kannst, und probier es dann mit einer Fallstudie zur Aktienauswahl aus.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 36 Wiederholungen

Finde heraus, wie du mit deinen Daten über Text-to-Query-KI-Agenten mit MongoDB und LangGraph kommunizieren kannst.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

R-Pakete entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 156 Wiederholungen

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Schlussfolgern für kategoriale Daten in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 114 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Python für MATLAB-Anwender

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 31 Wiederholungen

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

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 7 Wiederholungen

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

Cloud

18 Stunden 15 min

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

Bedingte Formatierung in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 101 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

R für SAS-Anwender:innen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 29 Wiederholungen

Lerne, wie du dein SAS-Wissen in R überträgst und Daten mit dieser kostenlosen und leistungsstarken Software-Sprache analysierst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Bereitstellen von Anwendungen auf AWS

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 14 Wiederholungen

Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.

Cloud

3 Stunden

Kurs

MLOps für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 155 Wiederholungen

Du lernst die Grundlagen von MLOps kennen, einschließlich Tools und Methoden zur Automatisierung und Skalierung von ML-Anwendungen.

Maschinelles Lernen

3 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

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

Netzwerkanalyse mit R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 126 Wiederholungen

Lerne, wie du mit dem igraph-Paket Netzwerkdaten analysieren und visualisieren kannst, und erstelle mit threejs interaktive Netzwerkdiagramme.

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

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 20 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

Google: Manage Agent Memory and State

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 25 Wiederholungen

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

Cloud

1 Stunde 30 min

Kurs

DSGVO in der Praxis: Compliance und Bußgelder

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 96 Wiederholungen

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

Datenmanagement

2 Stunden

Kurs

Datenumwandlung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 288 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

2 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Gmail

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 26 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

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 20 Wiederholungen

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Cloud

3 Stunden 48 min

Kurs

Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 63 Wiederholungen

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

Explorative Datenanalyse

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.

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

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