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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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  • Praktische Erfahrungen sammeln
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

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730 Kurse

Kurs

Programmieren mit dplyr

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 47 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Gmail

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 15 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

Life Insurance Products Valuation in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 47 Wiederholungen

Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Julia: Aufbaukurs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 79 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Google: Human-Centered AI

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 15 Wiederholungen

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

Cloud

10 min

Kurs

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 16 Wiederholungen

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

Cloud

5 Stunden 15 min

Kurs

Observability in Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 15 Wiederholungen

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

Cloud

4 Stunden 30 min

Kurs

Fortgeschrittene Reguläre Ausdrücke in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 33 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 6 Wiederholungen

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Aktienbewertung in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 63 Wiederholungen

Dieser Kurs vermittelt dir wichtige Grundlagen der Aktienbewertung.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Defensives R-Programming

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 71 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Google: Deploy Your First Agent

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 7 Wiederholungen

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 5 Wiederholungen

Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Building Data Pipelines with Airflow

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 3 Wiederholungen

Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Bayesianisches Modellieren mit RJAGS

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 48 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

US-Census-Daten in R analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 37 Wiederholungen

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

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation in Julia

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 39 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Interactive Data Visualization with Bokeh

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 41 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

R-Code mit Rcpp optimieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 12 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Prognose der Produktnachfrage in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 29 Wiederholungen

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

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 9 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

Introduction to Anomaly Detection in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 26 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Paralleles Programmieren in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 72 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Response-Modelle in R erstellen

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 29 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

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.