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Kurse rund um Daten, KI und Cloud

Relevante Fähigkeiten entwickeln

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778 Kurse

Kurs

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 12 Wiederholungen

This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.

Cloud

4 Stunden

Kurs

Aktienbewertung in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 65 Wiederholungen

Dieser Kurs vermittelt dir wichtige Grundlagen der Aktienbewertung.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 12 Wiederholungen

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

Cloud

2 Stunden 30 min

Kurs

Business Process Analytics in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 43 Wiederholungen

Lerne, Geschäftsprozesse in R zu analysieren und aus riesigen Ereignisdatenmengen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Google Workspace End User: Google Chat

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 18 Wiederholungen

Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.

Cloud

2 Stunden 30 min

Kurs

Maschinelle Übersetzung mit Keras

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 48 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Prognose der Produktnachfrage in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 30 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

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 3 Wiederholungen

This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.

Cloud

21 Stunden 15 min

Kurs

Paralleles Programmieren in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 77 Wiederholungen

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

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Choice Modeling für Marketing in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 42 Wiederholungen

Lerne, wie du Kundendaten in R analysierst und modellierst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datenmanipulation in Julia

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 43 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Datenvisualisierung mit Julia

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 32 Wiederholungen

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

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 8 Wiederholungen

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

Cloud

4 Stunden

Kurs

Wahrscheinlichkeitsrätsel in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 69 Wiederholungen

Dieser Kurs vermittelt Strategien zum Lösen von Wahrscheinlichkeitsfragen in R anhand verschiedener Denkaufgaben.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Accelerate App Development with Gemini CLI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 9 Wiederholungen

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

Cloud

3 Stunden

Kurs

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 7 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

Model Armor: Securing AI Deployments

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 6 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

CTR-Vorhersage mit Machine Learning in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 19 Wiederholungen

Hier lernst du, Klickraten von Anzeigen vorherzusagen und einfache ML-Modelle in Python zur Anzeigenoptimierung einzusetzen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Mischungsmodelle in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 25 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Planning a Product Launch with Claude Cowork

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.3+
  • 3 Wiederholungen

Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.

Künstliche Intelligenz

15 min

Kurs

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 5
  • 7 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

Gemini for Application Developers

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 10 Wiederholungen

You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.

Cloud

1 Stunde 30 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.

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

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