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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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708 Kurse

Kurs

Vorverarbeitung für Machine Learning in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 406 Wiederholungen

Lerne, wie du deine Daten für maschinelles Lernen bereinigen und vorbereiten kannst!

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in FastAPI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.386 Wiederholungen

In diesem Kurs entwickelst du mit FastAPI robuste, produktionsreife APIs und lernst, effiziente Daten- und ML-Pipelines zu erstellen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Finanzmodellierung in Excel

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 921 Wiederholungen

Lerne mehr über Finanzmodellierung mit Excel, einschließlich Cashflow, Szenarioanalyse, Zeitwert und Kapitalbudgetierung.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Introduction to Model Context Protocol (MCP)

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 88 Wiederholungen

Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Natural Language Processing (NLP) in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 687 Wiederholungen

Lerne die Textanalyse mit den wichtigsten NLP-Techniken, von der Vorverarbeitung bis hin zu fortgeschrittenen Transformer-Modellen.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Stichprobenziehung in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 3.508 Wiederholungen

Dieser Kurs stellt Zufallsstichprobenverfahren vor und zeigt, wie du mit Python und Statistik aus begrenzten Daten Erkenntnisse gewinnst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datentypen in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 480 Wiederholungen

Vertiefe dein Wissen zu Python-Datentypen wie Listen, Dictionarys und Tupel, um sie für verschiedene Data-Science-Aufgaben zu nutzen.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Grundlagen von Big Data mit PySpark

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 206 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du in PySpark mit Big Data arbeitest.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Hypothesentests in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 914 Wiederholungen

Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Agentische Systeme mit LangChain entwerfen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.764 Wiederholungen

Lerne die grundlegenden Komponenten von LangChain-Agenten kennen und entwickle eigene Chat-Agenten.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Einführung in Databricks SQL

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 566 Wiederholungen

Lerne Databricks SQL für Datenverarbeitung, Analysen und Echtzeit-Daten-Workflows in der Lakehouse-Architektur.

Data Engineering

3 Stunden

Kurs

Objektorientierte Programmierung in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 729 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du Klassen erstellst und mittels Vererbung und Polymorphismus deinen Code wiederverwendest und optimierst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Web Scraping in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 992 Wiederholungen

Lerne, wie du mit der Python-Bibliothek Scrapy Informationen aus dem Internet abrufst und auswertest.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Datenqualität

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 3.201 Wiederholungen

Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements sowie zentrale Konzepte, Dimensionen und Monitoring-Methoden.

Datenmanagement

2 Stunden

Kurs

Maschinelles Lernen für Unternehmen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.602 Wiederholungen

Hier erhältst du praxisrelevante Einblicke ins maschinelle Lernen und wie es in der Geschäftswelt eingesetzt wird.

Maschinelles Lernen

2 Stunden

Kurs

Einführung in Kubernetes

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.402 Wiederholungen

Der Grundlagenkurs stellt Kubernetes vor und zeigt, wie du Container mit Manifesten und kubectl-Anweisungen bereitstellst und orchestrierst.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene GitHub-Konzepte

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.823 Wiederholungen

In diesem Fortgeschrittenenkurs tauchst du tief ein in Projects, Administration und erweiterte Sicherheitsfunktionen von GitHub.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

KI für Finance

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 219 Wiederholungen

KI im Finanzwesen einsetzen, Daten analysieren, Prompt effektiv nutzen und Workflows automatisieren für bessere Entscheidungen.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Einführung in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 379 Wiederholungen

Leg los mit Sigma! Lerne, wie du einfache, interaktive Dashboards für Echtzeitanalysen erstellen und anpassen kannst.

Datenbearbeitung

2 Stunden

Kurs

Power Pivot in Excel

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.362 Wiederholungen

Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Vektordatenbanken für Einbettungen mit Pinecone

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.661 Wiederholungen

Entdecke, wie die Vektordatenbank von Pinecone die Entwicklung von KI-Anwendungen total auf den Kopf stellt!

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Explorative Datenanalyse in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.169 Wiederholungen

Hier erfährst du, wie du mit grafischen und numerischen Techniken die Struktur deiner Daten ermittelst.

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

Moderne Datenarchitekturen verstehen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 1.056 Wiederholungen

Entdecke die Schlüsselkomponenten einer modernen Datenarchitektur, von der Erfassung und Bereitstellung bis hin zur Steuerung und Orchestrierung.

Data Engineering

2 Stunden

Kurs

Einführung in die Datenethik

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 2.351 Wiederholungen

Dieser umfassende Datenethik-Grundkurs widmet sich Prinzipien, KI-Ethik und praktischen Skills für die verantwortungsvolle Datennutzung.

Datenkompetenz

1 Stunde

Kurs

Einführung in Deep Learning mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 211 Wiederholungen

Lerne die Grundlagen neuronaler Netzwerke und wie du Deep-Learning-Modelle mit Keras 2.0 in Python erstellst.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Datenaufbereitung in Alteryx

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.015 Wiederholungen

Lerne, wie du Stammdaten in Alteryx Designer aufbereitest, bereinigst und analysierst, egal ob du ein neuer oder erfahrener Analyst bist.

Datenaufbereitung

3 Stunden

Kurs

Datenanalyse in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.161 Wiederholungen

Hier bereinigst und analysierst du Daten in Google Sheets. Du lernst, wie du Daten sortierst, filterst und mit SVERWEIS kombinierst.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Fortgeschrittene Regression in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 743 Wiederholungen

Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.

Probabilistik & Statistik

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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