Weiter zum Inhalt

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.

  • Im eigenen Tempo lernen
  • Praktische Erfahrungen sammeln
  • Kurze Kapitel durcharbeiten

Kostenloses Konto erstellen

Mit Google fortfahrenWeitere Optionen anzeigen

oder


Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
349 Kurse

Kurs

Einführung in Jahresabschlüsse in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 288 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt dir, wie du die Gewinn- und Verlustrechnung und die Bilanz in Power BI anwendest.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Dealing with Missing Data in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 178 Wiederholungen

Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Bayesianische Datenanalyse in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 253 Wiederholungen

Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Serverless Applications with AWS Lambda

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 30 Wiederholungen

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Anomalieerkennung mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 175 Wiederholungen

Entdecke in diesem vierstündigen Kurs Anomalien in deiner Datenanalyse und erweitere dein Python-Statistik-Toolkit.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Market Basket Analysis in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 261 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Buchhandlungsdaten und erstellst Filmempfehlungen.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 208 Wiederholungen

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 199 Wiederholungen

In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Monte-Carlo-Simulationen in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 156 Wiederholungen

Lerne, wie du mit Python deine eigenen Monte-Carlo-Simulationen entwirfst und durchführst!

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse von Gesundheitsdaten in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 269 Wiederholungen

In diesem Kurs analysierst du Daten, erschließt Effizienzpotenziale und erstellst ein Dashboard anhand eines echten Gesundheitsdatensatzes.

Datenvisualisierung

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in SQL Server

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 362 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.

Datenbearbeitung

5 Stunden

Kurs

Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 211 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du Netzwerke mit der NetworkX-Bibliothek analysieren, visualisieren und verstehen kannst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Building AI Agents with CrewAI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 82 Wiederholungen

Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.

Künstliche Intelligenz

1 Stunde

Kurs

Supply Chain Analytics in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 88 Wiederholungen

Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.

Explorative Datenanalyse

4 Stunden

Kurs

AI for Data Analysts

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 20 Wiederholungen

Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Einstieg in Python in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 143 Wiederholungen

Lerne, wie du Python-Skripte in Power BI für die Datenvorbereitung, Visualisierungen und die Berechnung von Korrelationskoeffizienten nutzen kannst.

Datenbearbeitung

3 Stunden

Kurs

Umfragen mit R analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 212 Wiederholungen

Lerne, wie man Umfragen mit gängigen Designstrukturen gestaltet und dann die Ergebnisse visualisiert und analysiert.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Importing and Managing Financial Data in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 60 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du Finanzdaten mit verschiedenen Tools und Quellen in Python importierst und verwaltest.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Finanzmodellierung in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 266 Wiederholungen

Wir tauchen ein in die Grundlagen der Geschäftsmodellierung, darunter Cashflows, Investitionen, Annuitäten, Kreditrückzahlungen und mehr.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 92 Wiederholungen

Lerne die Grundlagen zum Parsen, Bearbeiten und Berechnen von Datums- und Zeitangaben in R.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Zeitreihenanalyse in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 256 Wiederholungen

Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.

Datenvisualisierung

5 Stunden

Kurs

Funktionen zur Datenmanipulation in SQL Server

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 94 Wiederholungen

Lerne die wichtigsten Funktionen von SQL Server kennen, mit denen du Daten analysieren, verarbeiten und transformieren kannst.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse des Hypothekenhandels in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 272 Wiederholungen

In dieser Power BI-Fallstudie analysierst du den Hypothekenhandel und verbesserst deine Skills rund um Datenmodellierung und Finanzanalyse.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Multimodale Modelle mit Hugging Face

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 154 Wiederholungen

Kombiniere Text, Bilder, Audio und Video mit den neuesten KI-Modellen von Hugging Face und erstelle neue Bilder und Videos!

Künstliche Intelligenz

4 Stunden

Kurs

Web Scraping in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 91 Wiederholungen

Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Bestandsanalyse in Power BI

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 166 Wiederholungen

Diese Power-BI-Fallstudie zeigt ein reales Szenario zur Lageranalyse mit DAX und Visualisierungen.

Datenvisualisierung

5 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.