Kurs
Importing Data in Python (Fortgeschritten)
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 1.000 Wiederholungen
Vertiefe deine Kenntnisse zum Datenimport in Python und erlerne den Umgang mit Web- und API-Daten.
Datenaufbereitung
Kurse rund um Daten, KI und Cloud
Relevante Fähigkeiten entwickelnUnsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
- Im eigenen Tempo lernen
- Praktische Erfahrungen sammeln
- Kurze Kapitel durcharbeiten
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778 Kurse
Kurs
Analytische Fragen formulieren
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 3.983 Wiederholungen
In diesem Kurs transformierst du geschäftliche Ziele in wohlgeformte analytische Fragen und lernst, die richtigen Lösungswege auszuwählen.
Datenkompetenz
Kurs
LLMOps-Konzepte
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 3.059 Wiederholungen
LLMOps praktisch anwenden. Dieser Kurs liefert wertvolle Einblicke rund um Lebenszyklus und Best Practices.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Konzepte der Datenkommunikation
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 5.720 Wiederholungen
Schluss mit öden Tabellen! Lerne, wie du ansprechende Präsentationen erstellst und technische Daten in umsetzbare Erkenntnisse überführst.
Datenkompetenz
Kurs
Einführung in Shell
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 3.748 Wiederholungen
Die Unix-Befehlszeile hilft, Programme zu kombinieren, Aufgaben zu automatisieren und Programme in Clustern und Clouds auszuführen.
Softwareentwicklung
Kurs
Praxisnahe KI mit Google Gemini und NotebookLM
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 1.109 Wiederholungen
Lerne Gemini und NotebookLM, um Aufgaben zu automatisieren, produktiver zu sein und im KI-Ökosystem von Google smarter zu arbeiten.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Einführung in ChatGPT
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 5.586 Wiederholungen
Entfessle die Power von ChatGPT mit besseren Prompt, präzisen Antworten und sicherer KI-Nutzung. Effizienz steigern und mehr aus KI-Gesprächen herausholen!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Snowflake-Architektur
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 300 Wiederholungen
Snowflakes dreischichtige Architektur meistern und das mentale Modell aufbauen, das du brauchst, um effektiv in Snowflake zu arbeiten.
Datenmanagement
Kurs
Einführung in Docker
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 2.786 Wiederholungen
Dieser Einführungskurs stellt dir Docker als wichtiges Tool für Datenprofis vor und erläutert Container, Images und mehr in Docker.
Softwareentwicklung
Kurs
Einführung in Alteryx
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 2.511 Wiederholungen
Tauche ein in die Welt von Alteryx Designer und lerne, wie du mit diesem Tool Daten laden, aufbereiten und aggregieren kannst.
Datenaufbereitung
Kurs
Einführung in Embeddings mit der OpenAI API
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 3.076 Wiederholungen
Schalte fortgeschrittene KI-Anwendungen wie semantische Suche und Empfehlungsmaschinen mit dem Einbettungsmodell von OpenAI frei!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Konzepte des Data Warehousing
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 5.046 Wiederholungen
Dieser konzeptionelle Einführungskurs hilft dir, die Grundlagen des Data Warehousing zu verstehen.
Data Engineering
Kurs
DAX-Funktionen in Power BI
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 4.803 Wiederholungen
Lerne die Vorteile von Data Analysis Expressions (DAX) in Power BI kennen und schreibe damit deine eigenen Funktionen.
Datenbearbeitung
Kurs
Fortgeschrittene GitHub-Konzepte
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 2.492 Wiederholungen
In diesem Fortgeschrittenenkurs tauchst du tief ein in Projects, Administration und erweiterte Sicherheitsfunktionen von GitHub.
Softwareentwicklung
Kurs
MLOps-Konzepte
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 2.779 Wiederholungen
Hier erfährst du, wie du ML-Modelle in den Produktivbetrieb überführst, um einen echten Business Value zu schaffen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Softwareentwicklung mit GitHub Copilot
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 1.161 Wiederholungen
Lerne GitHub Copilot zu nutzen, um Code mit Kontext, Anpassungen und cleveren Funktionen zu verstehen, zu schreiben und zu verbessern.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Einführung in das Tidyverse
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 1.175 Wiederholungen
Mit tidyverse, einer leistungsstarken und beliebten Sammlung von Data Science Tools in R, kannst du deine eigenen Daten erforschen und visualisieren.
Softwareentwicklung
Kurs
Fortgeschrittenes Datenmodellieren in Power BI
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 4.727 Wiederholungen
Meistere die Datenmodellierung in Power BI.
Datenbearbeitung
Kurs
Einführung in LLMs mit Python
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 1.853 Wiederholungen
Erfahre alles über LLMs und die revolutionäre Transformatorarchitektur, auf der sie basieren!
Künstliche Intelligenz
Kurs
Retrieval Augmented Generation (RAG) mit LangChain
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 1.946 Wiederholungen
Dieser Kurs vermittelt moderne Methoden zur Einbindung externer Daten in LLMs mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und LangChain.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Microsoft Azure verstehen
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 2.566 Wiederholungen
Lerne die Leistungsfähigkeit von Microsoft Azure und Cloud Computing-Software kennen, um deine Fähigkeiten im Data Engineering zu verbessern.
Cloud
Kurs
Einführung in die Statistik mit R
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 2.116 Wiederholungen
In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Einführung in dbt
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 2.593 Wiederholungen
Dieser Kurs zeigt dir, wie du DBT für die Datenmodellierung, Transformationen, Tests und das Erstellen von Dokumentationen nutzt.
Data Engineering
Kurs
Einführung in Python für den Finanzbereich
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 483 Wiederholungen
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Angewandte Finanzen
Kurs
Effizienten Python-Code schreiben
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 2.590 Wiederholungen
Dieser Kurs zeigt, wie du effizienten und schnell ausführbaren Code schreibst, der Ressourcen geschickt zuweist und Mehraufwand vermeidet.
Softwareentwicklung
Kurs
Einführung in den Datenschutz
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 2.176 Wiederholungen
In diesem Kurs gewinnst du ein klares Verständnis für Datenschutzprinzipien und die Umsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsprozessen.
Datenkompetenz
Kurs
Datengestützte Entscheidungsfindung in SQL
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 4.580 Wiederholungen
Dieser Kurs zeigt dir, wie du eine SQL-Tabelle analysierst und wertvolle Erkenntnisse für dein Unternehmen gewinnst.
Datenkompetenz
Kurs
Vibe Coding mit Replit
- BasicSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 877 Wiederholungen
Lerne Vibe Coding mit Replit. Apps wie ein Typeform-Klon bauen und das Sichern sowie Bereitstellen von Replit-Apps meistern.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Entwicklung von KI-Systemen mit der OpenAI-API
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 3.004 Wiederholungen
Nutze die OpenAI API, um deine KI-Anwendungen produktionsreif zu machen.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Fortgeschrittenes DAX in Power BI
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 4.225 Wiederholungen
Du bekommst einen Überblick über zahlreiche DAX-Berechnungen und lernst, wie du sie in Microsoft Power BI einsetzt.
Datenbearbeitung
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.