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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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697 Kurse

Kurs

Datenschutz und Anonymisierung mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 72

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Umfragedaten in Python analysieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 70

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Introduction to Agent Skills

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 5.0+
  • 69

Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden 30 min

Kurs

Fortgeschrittene Netzwerkanalyse in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 69

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fallstudien: Netzwerkanalyse in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 69

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Interactive Data Visualization with Bokeh

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 69

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Net Revenue Management in Google Sheets

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 69

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Anleihebewertung und -analyse in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 65

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

HR Analytics: Mitarbeiterfluktuation mit Python vorhersagen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 65

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Response-Modelle in R erstellen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 62

Dieser Kurs hilft dir dabei, einfache Modelle zur Marktreaktion zu erstellen und so deine Marketingpläne effektiver zu gestalten.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Julia: Aufbaukurs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 58

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Paralleles Programmieren in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 56

In diesem Kurs tauchst du ein ins Parallel Computing in R und verbesserst unter anderem deine Datenanalysefähigkeiten.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Reguläre Ausdrücke in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 55

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Programmieren mit dplyr

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 55

Hier lernst du, wie du fortgeschrittene dplyr-Transformationen vornimmst und dplyr- und ggplot2-Code in Funktionen einbaust.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Bayesianisches Modellieren mit RJAGS

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 52

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Prognose der Produktnachfrage in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 52

Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Intermediate Predictive Analytics in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 51

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Defensives R-Programming

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 50

Der Kurs vermittelt dir, wie du in R defensiv programmierst und so deinen Code robuster machst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Google DeepMind: Discover The Transformer Architecture

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 48

In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.

Cloud

4 Stunden

Kurs

US-Census-Daten in R analysieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 47

Lerne, wie du mit den Tidyverse-Tools schnell demografische Daten vom United States Census Bureau visualisieren und erkunden kannst.

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

Introduction to Anomaly Detection in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 47

Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Maschinelle Übersetzung mit Keras

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 44

In diesem Kurs lernst du, wie die Modelle funktionieren, die hinter Produkten wie Google Translate stecken.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Mischungsmodelle in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 44

Lerne Mischungsmodelle kennen: ein praktischer und formaler statistischer Rahmen für probabilistisches Clustering und Klassifizierung.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Introduction to Subagents

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 5.0+
  • 43

Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

R-Code mit Rcpp optimieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 43

Nutze C++, um die Leistung deines R-Codes richtig zu steigern.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

HR Analytics: Mitarbeiterfluktuation in R vorhersagen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 40

Die Fluktuation der Mitarbeiter vorhersagen und Strategien entwickeln, um Leute zu halten.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation in Julia

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 40

Dieser Kurs fokussiert sich auf die wichtigsten Skills der Datenbearbeitung in Julia.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 39

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

Cloud

4 Stunden 15 min

Kurs

Einführung in die Datenvisualisierung mit Julia

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 39

Hier erstellst du aussagekräftige Datenvisualisierungen in Julia und lernst, wann und wie du Diagramme sinnvoll einsetzt.

Datenvisualisierung

4 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.