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Kurse rund um Daten, KI und Cloud

Relevante Fähigkeiten entwickeln

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675 Kurse

Kurs

Select a Google Cloud Database for Your Applications

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 24

In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 20

This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.

Cloud

4 Stunden

Kurs

Observability in Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 17

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Cloud

5 Stunden

Kurs

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 12

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

Cloud

5 Stunden

Kurs

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 6

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

Agentic Systems with LangGraph

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Learn to build agentic systems using LangGraph.

Künstliche Intelligenz

AI Native

Over 3 hours

Kurs

LLM Tool Use with LangChain

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.

Künstliche Intelligenz

Over 3 hours

Kurs

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

Künstliche Intelligenz

2-3 hours

Kurs

Prompt Engineering with LangChain

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.

Künstliche Intelligenz

2-3 hours

Kurs

LLM Application Fundamentals with LangChain

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.

Künstliche Intelligenz

Over 3 hours

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.