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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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84 Kurse

Kurs

Abfragen einer PostgreSQL-Datenbank in Java

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 87 Wiederholungen

Verbinde Java über JDBC mit PostgreSQL. Schreib sichere Abfragen, verwalte Transaktionen und arbeite effizient mit großen Datensätzen.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 103 Wiederholungen

Fehlende Daten diagnostizieren, visualisieren und mit verschiedenen Imputationstechniken behandeln – mit Tipps, um deine Ergebnisse zu verbessern.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 143 Wiederholungen

Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Probabilistik & Statistik

5 Stunden

Kurs

Effizientes KI-Modelltraining mit PyTorch

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 98 Wiederholungen

Lerne, wie du das Training von LLMs mithilfe von Accelerator und Trainer für verteilte Trainingsprozesse beschleunigst.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Hyperparameter-Tuning in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 56 Wiederholungen

Lerne, wie du die Hyperparameter deines Modells anpassen kannst, um die besten Vorhersageergebnisse zu bekommen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Inferenz in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 218 Wiederholungen

Dieser vierstündige Kurs über statistische Inferenz in Python vermittelt praxisnah, wie du datenbasierte Schlussfolgerungen ziehst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Forecasting-Pipelines für die Produktion entwerfen

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 71 Wiederholungen

Im Fokus dieses Kurses stehen skalierbare Prognosepipelines in Python und wie du sie entwirfst, automatisierst und überwachst.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Überlebenszeitanalyse in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 71 Wiederholungen

In diesem Kurs ermittelst du anhand von Überlebensanalysen die geschätzte Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses und die Überlebenszeit.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 68 Wiederholungen

Hier lernst du, Geschäftsprozesse mit ereignisdiskreter Simulation zu optimieren und digitale Zwillinge mit Python und SimPy zu entwickeln.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

GARCH Models in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 95 Wiederholungen

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Structural Equation Modeling with lavaan in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 74 Wiederholungen

Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datenschutz und Anonymisierung mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 48 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du praktische Methoden kennen, um sensible Daten datenschutzkonform zu verarbeiten.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Statistik-Interviewfragen in R üben

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 21 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

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

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

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

Maschinelle Übersetzung mit Keras

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 46 Wiederholungen

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

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Skalierbare Datenverarbeitung in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.6+
  • 22 Wiederholungen

Lerne, wie du mit den Paketen bigmemory und iotools skalierbaren Code für die Arbeit mit Big Data in R schreibst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Manage Scalable Workloads in GKE

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.5+
  • 4 Wiederholungen

Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

Cloud

7 Stunden 20 min

Kurs

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 6 Wiederholungen

Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.

Cloud

4 Stunden 13 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.