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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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730 Kurse

Kurs

R For SAS Users

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 27 Wiederholungen

Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Bestandsanalyse in Tableau

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 57 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

2 Stunden

Kurs

Statistik-Interviewfragen in R üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 20 Wiederholungen

In diesem Kurs tauchen wir in das Thema Statistik ein: von Verteilungen über Hypothesentests bis hin zu Regressionsmodellen und vielem mehr.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Kreditamortisation in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 45 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du in Google Sheets mit Finanz- und Wenn-Funktionen ein Tilgungsdashboard erstellst.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Generative AI Essentials with Snowflake

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 9 Wiederholungen

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 14 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

ChIP-seq with Bioconductor in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 48 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 71 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du Datensätze mit data.table kombinieren und zusammenführen kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 7 Wiederholungen

Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

Cloud

5 Stunden

Kurs

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 16 Wiederholungen

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

Cloud

30 min

Kurs

Google DeepMind: Accelerate Your Model

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 17 Wiederholungen

Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.

Cloud

Kurs

Einführung in Natural Language Processing mit R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 40 Wiederholungen

Hol dir einen Überblick über alle Fähigkeiten und Tools, die du brauchst, um bei der Verarbeitung natürlicher Sprache in R richtig gut zu werden.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Choice Modeling für Marketing in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 41 Wiederholungen

Lerne, wie du Kundendaten in R analysierst und modellierst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Anleihebewertung und -analyse in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 67 Wiederholungen

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

Building Dashboards with flexdashboard

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 49 Wiederholungen

In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Analyzing Social Media Data in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 86 Wiederholungen

Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Bayesian Regression Modeling with rstanarm

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 64 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Netzwerkanalyse in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 77 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Finanzhandel in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 73 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Fallstudie: Net Revenue Management in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.4+
  • 17 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

DataLab mit SQL

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 41 Wiederholungen

Mach deine Analysen besser mit diesem praktischen Kurs, in dem du SQL mit DataLab-Arbeitsmappen lernst.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Business Process Analytics in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 42 Wiederholungen

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Umfragedaten in Python analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 51 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Fitnessdaten in Alteryx analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 55 Wiederholungen

Mit diesem Kurs vertiefst du deine Alteryx-Kenntnisse anhand von Fitnessdaten und entwickelst eigene Marketingstrategien und Produkte!

Datenaufbereitung

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.

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

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