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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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775 Kurse

Kurs

Production Machine Learning Systems

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 11 Wiederholungen

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

Cloud

16 Stunden

Kurs

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 34 Wiederholungen

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Gmail

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 30 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

Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 66 Wiederholungen

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

Explorative Datenanalyse

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

Zeitreihenanalyse in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 163 Wiederholungen

Lerne, Zeitreihen zu klassifizieren, zu bearbeiten und zu analysieren – ein Muss für angehende Analytics-Profis in diesem Kurs.

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Strukturgleichungsmodellierung mit lavaan in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 76 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Anleihebewertung und -analyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 91 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

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 35 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

Introduction to Gemini Enterprise

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 15 Wiederholungen

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

Cloud

2 Stunden 15 min

Kurs

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 24 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

Datenbearbeitung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 257 Wiederholungen

Automatisiere die Datenbearbeitung mit KNIME, indem du Zusammenführungen, Aggregationen, Datenbank-Workflows und erweiterte Dateiverarbeitung beherrschst.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 20 Wiederholungen

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 38 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

Fallstudie: Finanzanalyse in KNIME

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 121 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

Datenschutz und Anonymisierung mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 55 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Umfragedaten in Python analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 57 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Text Mining mit Bag-of-Words in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 139 Wiederholungen

Lerne die Bag-of-Words-Technik für Text Mining mit R.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Finanzhandel in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 78 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Automating Release Briefs with Claude Cowork

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 14 Wiederholungen

Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.

Künstliche Intelligenz

15 min

Kurs

Datenvisualisierung in KNIME

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 208 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Interaktive Datenvisualisierung mit plotly in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 86 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 12 Wiederholungen

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

Cloud

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit DeepSeek in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 106 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

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.

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