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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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179 Kurse

Kurs

Zeitreihen in Python bearbeiten

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 171 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Arbeit mit Zeitreihendaten.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 147 Wiederholungen

In diesem vierstündigen Kurs lernst du die Grundlagen der Analyse von Zeitreihendaten in Python.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Finanzhandel mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 296 Wiederholungen

Lerne, benutzerdefinierte Handelsstrategien in Python zu implementieren, sie zu backtesten und ihre Performance zu bewerten!

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Reguläre Ausdrücke in Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 213 Wiederholungen

Lerne Zeichenkettenmanipulation und werde zum Meister im Umgang mit regulären Ausdrücken.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Reinforcement Learning mit Gymnasium in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 768 Wiederholungen

Beginne deine Reise im Bereich des Reinforcement Learning! Lerne, wie Agenten durch Interaktionen lernen können, Umgebungen zu lösen.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Modellvalidierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 949 Wiederholungen

Du lernst die Grundlagen der Modellvalidierung sowie Validierungstechniken und erstellst erste validierte und leistungsstarke Modelle.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Marketingkampagnen mit pandas analysieren

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 439 Wiederholungen

In diesem Kurs machst du dich mit pandas im Marketing vertraut, indem du Daten zusammenführst, aufteilst, visualisierst und mehr!

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

End-to-End Machine Learning

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 369 Wiederholungen

Dieser Kurs führt dich ein in die Welt des maschinellen Lernens und zeigt, wie du End-to-End-Modelle entwirfst, trainierst und einsetzt.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Cluster Analysis in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.055 Wiederholungen

In diesem Kurs über unüberwachtes Lernen wendest du Techniken wie hierarchisches und k-Means-Clustering mit der SciPy-Bibliothek an.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 378 Wiederholungen

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Kreditrisikomodellierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 307 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt, wie du Kreditantragsdaten aufbereitest und mit ML sowie Geschäftsregeln Risiken senkst und die Profitabilität sicherst.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Python-Pakete entwickeln

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 982 Wiederholungen

Lerne, eigene Python-Pakete zu erstellen, damit dein Code leichter zu nutzen und mit anderen zu teilen ist.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

A/B-Tests in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 384 Wiederholungen

Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Daten­transformation mit Polars

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 146 Wiederholungen

Polars mit Textmanipulation, rollenden Statistiken, DataFrame-Joins und fortgeschrittener Analyse vertiefen.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 390 Wiederholungen

Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Datenbanken mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 302 Wiederholungen

Der Kurs vermittelt dir die Grundlagen relationaler Datenbanken und wie du mit ihnen arbeitest.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Daten umformen mit pandas

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 842 Wiederholungen

Du kannst DataFrames von einem breiten in ein langes Format umwandeln, Zeilen und Spalten stapeln und entstapeln sowie Multi-Index-DataFrames bearbeiten.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Dimensionsreduktion in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 925 Wiederholungen

Du entwickelst ein Verständnis für Dimensionsreduktion und setzt bewährte Methoden dazu in Python um.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit Seaborn

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 478 Wiederholungen

Mit den Visualisierungstools von Seaborn erstellt du in diesem Kurs ganz einfach ansprechende und informative Visualisierungen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Hyperparameter-Tuning in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 864 Wiederholungen

Hier lernst du Methoden zur automatischen Hyperparameter-Optimierung in Python kennen, wie zum Beispiel Grid, Random und Informed Search.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Natural Language Processing mit spaCy

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 649 Wiederholungen

Beherrsche die Kernfunktionen von spaCy und trainiere Modelle für Natural Language Processing. Unstrukturierte Daten extrahieren und Muster erkennen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Feature Engineering für NLP in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 154 Wiederholungen

Techniken lernen, um nützliche Informationen aus Texten zu extrahieren und sie in ein für Machine Learning geeignetes Format zu verarbeiten.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

AI-Agents mit Hugging Face smolagents

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 267 Wiederholungen

Lerne, wie du mit Python intelligente Agenten entwickelst, die denken, handeln und echte Aufgaben lösen können.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Quantitative Risk Management in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 238 Wiederholungen

Lerne mit Python mehr über Risikomanagement, Value at Risk und andere Themen, die bei der Finanzkrise 2008 eine Rolle gespielt haben.

Angewandte Finanzen

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.

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