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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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793 Kurse

Kurs

AI Infrastructure: Deployment Types

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 23 Wiederholungen

A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.

Cloud

1 Stunde 30 min

Kurs

Warenkorbanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 100 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

DataLab mit SQL

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 47 Wiederholungen

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

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Kreditamortisation in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 54 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Accelerate App Development with Gemini CLI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 19 Wiederholungen

Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices

Cloud

3 Stunden

Kurs

Einführung in Spark mit sparklyr in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 87 Wiederholungen

Lerne in nur 4 Stunden, wie du mit Spark und dem sparklyr-Paket in R Big-Data-Analysen durchführst, und entdecke Spark MLIb.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Google Docs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 30 Wiederholungen

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

Cloud

4 Stunden 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Drive

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 34 Wiederholungen

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Cloud

5 Stunden 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Calendar

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 29 Wiederholungen

Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

Cloud

4 Stunden 45 min

Kurs

Model Armor: Securing AI Deployments

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 17 Wiederholungen

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

Cloud

2 Stunden 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Slides

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 38 Wiederholungen

With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

Cloud

8 Stunden 30 min

Kurs

Google Workspace End User: Google Meet

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 34 Wiederholungen

Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

Cloud

5 Stunden 30 min

Kurs

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 22 Wiederholungen

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Cloud

3 Stunden 32 min

Kurs

Fallstudie: Fitnessdaten in Alteryx analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 60 Wiederholungen

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

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 77 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 61 Wiederholungen

Hier lernst du, wie du Datensätze im Tabellenformat mit der Python-Bibliothek pandas effektiv und effizient zusammenführst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 19 Wiederholungen

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

Cloud

1 Stunde 15 min

Kurs

Observability in Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 36 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 Portfolioanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 76 Wiederholungen

In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 38 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

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 21 Wiederholungen

The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.

Cloud

1 Stunde 30 min

Kurs

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 16 Wiederholungen

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

Cloud

2 Stunden 6 min

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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