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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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Netzwerkanalyse mit R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 219
Lerne, wie du mit dem igraph-Paket Netzwerkdaten analysieren und visualisieren kannst, und erstelle mit threejs interaktive Netzwerkdiagramme.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Analyzing Social Media Data in Python
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 214
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Datenbearbeitung
Kurs
Sentiment Analysis in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 213
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Maschinelles Lernen
Kurs
Python für R-Nutzer
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 200
Dieser Kurs ist für Leute, die R nutzen und sich schnell mit Python vertraut machen wollen!
Softwareentwicklung
Kurs
Geodaten in R visualisieren
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.6+
- 192
Hier liest, erkundest und bearbeitest du Geodaten und nutzt dann deine Fähigkeiten, um mit R aussagekräftige Karten zu erstellen.
Datenvisualisierung
Kurs
Machine Learning im Tidyverse
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 188
Nutze die Pakete tidyr und purrr aus dem tidyverse, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu erkunden und zu bewerten.
Maschinelles Lernen
Kurs
Develop Azure Event-based and Message-based Solutions
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 185
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Cloud
Kurs
Fallstudien: Webanwendungen mit Shiny in R erstellen
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 180
Übe deine Shiny-Kenntnisse, während du coole Shiny-Apps für echte Szenarien entwickelst!
Berichtswesen
Kurs
Time Series Analysis in PostgreSQL
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 180
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
Datenbearbeitung
Kurs
Warenkorbanalyse in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 177
In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Datenbearbeitung
Kurs
Building AI Agents with Haystack
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 174
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Monitor and Troubleshoot Azure Solutions
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 174
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Cloud
Kurs
Nichtlineare Modellierung mit Generalized Additive Models (GAMs) in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 173
GAMs modellieren Beziehungen in Daten als nichtlineare Funktionen, die sich super an verschiedene Arten von datenwissenschaftlichen Problemen anpassen lassen.
Probabilistik & Statistik
Kurs
End-to-End RAG mit Weaviate
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.6+
- 172
Lerne RAG mit Weaviate kennen! Füge Text und Bilder zum Abrufen ein und probiere die Vektor-, BM25- und Hybridsuche aus.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Machine Learning für Marketing-Analytics in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 168
In diesem Kurs lernst du, wie du Data Science für verschiedene gängige Marketingaufgaben nutzen kannst.
Maschinelles Lernen
Kurs
Daten in Java importieren
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 166
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Softwareentwicklung
Kurs
Data Transformation with Polars
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 165
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Datenbearbeitung
Kurs
Credit Risk Modeling in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 163
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Angewandte Finanzen
Kurs
Developing R Packages
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 162
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Softwareentwicklung
Kurs
Text-to-Query-Agents mit MongoDB und LangGraph
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 161
Finde heraus, wie du mit deinen Daten über Text-to-Query-KI-Agenten mit MongoDB und LangGraph kommunizieren kannst.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Finanzprognosen mit Python
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 153
In diesem Kurs schlüpfst du in eine CFO-Rolle, in der du den Vorstand zu wichtigen Kennzahlen berätst und Finanzprognosen erstellst.
Angewandte Finanzen
Kurs
Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 149
Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mithilfe der Census-API demografische und sozioökonomische Daten nutzt.
Explorative Datenanalyse
Kurs
Cleaning Data in Java
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 148
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Datenimport/-bereinigung
Kurs
Analyse polizeilicher Maßnahmen mit pandas
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 148
Schau dir mal die Daten vom Stanford Open Policing Project an und guck mit Pandas, wie das Geschlecht das Verhalten von Polizisten beeinflusst.
Datenbearbeitung
Kurs
Fraud Detection in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 145
Dieser Kurs gibt dir das nötige Fundament, um mit Analytics in R effektiv Betrug zu erkennen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 143
Im E-Commerce dreht sich alles um Umsatz und Kosten. In dieser Fallstudie schaust du dir die Daten eines Online-Shops für Tierbedarf an.
Datenvisualisierung
Kurs
Fortgeschrittenes NLP mit spaCy
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.6+
- 143
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.
Maschinelles Lernen
Kurs
Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.8+
- 138
Hier lernst du, wie du Datensätze im Tabellenformat mit der Python-Bibliothek pandas effektiv und effizient zusammenführst.
Datenbearbeitung
Kurs
Analyzing Social Media Data in R
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 135
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
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.