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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

String Manipulation with stringr in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 49 Wiederholungen

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Azure Compute Solutions

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 107 Wiederholungen

Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Using Data Stores in AWS

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 28 Wiederholungen

Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Data Transformation with Polars

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 37 Wiederholungen

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Einführung in Amazon Bedrock

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 126 Wiederholungen

Lerne, wie du mit Amazon Bedrock auf grundlegende KI-Modelle zugreifen und mit KI arbeiten kannst – ohne dich um komplizierte Infrastruktur kümmern zu müssen.

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

GARCH-Modelle in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 185 Wiederholungen

Hier lernst du GARCH-Modelle kennen, implementierst sie und kalibrierst sie mit Finanzdaten von Aktien bis Devisen.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

HR-Analytics: Mitarbeiterdaten in R erkunden

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 36 Wiederholungen

Lerne anhand einer Reihe von Fallstudien aus dem Bereich HR-Analytik, wie du Daten bearbeiten, visualisieren und statistische Tests durchführen kannst.

Explorative Datenanalyse

5 Stunden

Kurs

Einführung in lineares Modellieren mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 214 Wiederholungen

Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 17 Wiederholungen

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.

Cloud

6 Stunden

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 246 Wiederholungen

Lerne die beiden wichtigsten Aufgaben der statistischen Inferenz: Parameterschätzung und Hypothesentests.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

A/B-Tests in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 90 Wiederholungen

Du lernst die Grundlagen von A/B-Tests in R und erfährst, wie du Experimente planst, Daten analysierst und Ergebnisse visualisierst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Datenbereinigung in SQL Server-Datenbanken

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 178 Wiederholungen

In diesem Kurs lernst du, wie du Rohdaten aufbereitest und in präzise Erkenntnisse umwandelst.

Datenaufbereitung

4 Stunden

Kurs

Survival-Analyse in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 188 Wiederholungen

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Einführung in Spark mit sparklyr in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 81 Wiederholungen

Lerne in nur 4 Stunden, wie du mit Spark und dem sparklyr-Paket in R Big-Data-Analysen durchführst, und entdecke Spark MLIb.

Data Engineering

4 Stunden

Kurs

Customer Analytics und A/B-Testing mit Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 103 Wiederholungen

Hier lernst du, wie du in Python A/B-Tests erstellst, ausführst und analysierst – und damit proaktive Geschäftsentscheidungen triffst.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Finanzberichte mit Python analysieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 111 Wiederholungen

Hier berechnest du Kennzahlen, schätzt die finanzielle Lage ein, behandelst fehlende Werte und präsentierst deine Analyse.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Marketing-Analytics in Google Sheets

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 215 Wiederholungen

Wir zeigen dir, wie du eine saubere Dateneingabe gewährleistest und mit dynamischen Dashboards deine Marketingdaten veranschaulichst.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Kundensegmentierung in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 166 Wiederholungen

Dieser Kurs liefert dir einen praxisnahen Einstieg in das Segmentieren von Kundendaten in Python.

Datenbearbeitung

4 Stunden

Kurs

Netzwerkanalyse mit R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 120 Wiederholungen

Lerne, wie du mit dem igraph-Paket Netzwerkdaten analysieren und visualisieren kannst, und erstelle mit threejs interaktive Netzwerkdiagramme.

Probabilistik & Statistik

4 Stunden

Kurs

Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 94 Wiederholungen

Mach deine KI-Projekte einfacher, indem du modulare Modelle erstellst und mit PyTorch Lightning die fortgeschrittene Optimierung meisterst!

Künstliche Intelligenz

3 Stunden

Kurs

Effizient mit pandas programmieren

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 151 Wiederholungen

Dieser Kurs vermittelt effiziente Techniken in pandas, mit denen du deinen Python-Code optimieren kannst.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Modellierung mit tidymodels in R

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 175 Wiederholungen

Lerne, wie du deine Workflows im Bereich maschinelles Lernen mit tidymodels optimieren kannst.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Einführung in Scala

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 135 Wiederholungen

Dieser Kurs macht dich vertraut mit Scala, einer beliebten Sprache für skalierbare Anwendungen und Daten-Engineering-Infrastrukturen.

Softwareentwicklung

3 Stunden

Kurs

Building Chatbots in Python

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 146 Wiederholungen

Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

Maschinelles Lernen

4 Stunden

Kurs

Transaktionen und Fehlerbehandlung in PostgreSQL

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 97 Wiederholungen

Dieser Kurs zeigt, wie du mit Transaktionen und Fehlerbehandlung in Mehrbenutzer-Umgebungen Datenkonsistenz gewährleistest.

Softwareentwicklung

4 Stunden

Kurs

Develop for Azure Storage

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 77 Wiederholungen

Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Azure API Management

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 64 Wiederholungen

Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.

Cloud

3 Stunden

Kurs

Einführung in Redshift

  • MittelSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 104 Wiederholungen

In diesem Kurs dreht sich alles um SQL, Datenmanagement, Optimierung und Sicherheit von Amazon Redshift.

Data Engineering

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.