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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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349 Kurse

Kurs

Introduction to Deep Learning with Keras

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 126 Wiederholungen

Learn to start developing deep learning models with Keras.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Einführung in Bash-Skripting

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 473 Wiederholungen

Mit Bash-Skripten kannst du Analyse-Pipelines in der Cloud erstellen und mit Daten arbeiten, die über mehrere Dateien verteilt sind.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Azure App Services

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 121 Wiederholungen

Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Überwachtes Lernen in R: Klassifikation

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 140 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du die Grundlagen des maschinellen Lernens für Klassifikationsaufgaben.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 134 Wiederholungen

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

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in Apache Kafka

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 853 Wiederholungen

Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Intermediate SQL Server

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 230 Wiederholungen

Lerne T-SQL kennen, die spezielle SQL-Variante, die Microsoft SQL Server für Datenanalysen nutzt.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Developing Python Packages

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 905 Wiederholungen

Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Einführung in BigQuery

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 428 Wiederholungen

Du lernst die Grundlagen von BigQuery kennen, führst Abfragen durch und optimierst Arbeitsabläufe für eine effiziente Datenanalyse.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Stichprobenerhebung in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 829 Wiederholungen

Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in Natural Language Processing mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 990 Wiederholungen

Lerne grundlegende Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung mit Python und wie du sie anwendest, um Erkenntnisse aus realen Textdaten zu gewinnen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit ggplot2

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 932 Wiederholungen

In diesem Kurs nutzt du Facets, Koordinatensysteme und Statistik in ggplot2, um aussagekräftige Diagramme zu erstellen.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

End-to-End Machine Learning

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 342 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+
  • 959 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

Ein-/Ausgabe und Streams in Java

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 384 Wiederholungen

Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Modellvalidierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 842 Wiederholungen

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

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 45 Wiederholungen

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Cloud

1 Stunde

Kurs

Writing Efficient R Code

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 135 Wiederholungen

Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Daten umformen mit tidyr

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 453 Wiederholungen

Mach fast jeden Datensatz in ein ordentliches Format um, damit du ihn leichter analysieren kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in MongoDB mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 360 Wiederholungen

Lerne, wie du flexibel strukturierte Daten mit MongoDB bearbeiten und analysieren kannst.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Kreditrisikomodellierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 276 Wiederholungen

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Reporting in SQL

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 784 Wiederholungen

In diesem Kurs dreht sich alles um SQL-Berichte und Dashboards und wie du Daten optimal auswertest, bereinigst und validierst.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Datenbanken mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 267 Wiederholungen

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

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Introduction to Subagents

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 109 Wiederholungen

Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Einführung in Generative KI in Snowflake

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 342 Wiederholungen

Lerne, wie du KI-Anwendungen mit den integrierten LLM-Funktionen von Snowflake Cortex für Textanalyse, -generierung und mehrstufige Workflows entwickelst.

Künstliche Intelligenz

2 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 88 Wiederholungen

Dieser Kurs macht dich mit zentralen Techniken vertraut, um aus Zeitreihendaten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Hyperparameter-Tuning in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 789 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

Stimmungsanalyse in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 434 Wiederholungen

Sind Menschen von deinen Produkten begeistert oder lässt dein Service zu wünschen übrig? Zeit für eine gründliche Stimmungsanalyse.

Maschinelles Lernen

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.