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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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38 Kurse

Kurs

Einführung in Python für den Finanzbereich

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 3.5K

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Finanzmodellierung in Excel

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 2.1K

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Finanzanalyse im Stromsektor BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 1.6K

Erstelle Finanzanalysen und nutze deine vielleicht schon vorhandenen Finanzkenntnisse zur Visualisierung von Daten mit Power BI.

Angewandte Finanzen

6 Stunden

Kurs

Fortgeschrittenes Python für Finanzen

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 1.5K

In diesem Python-Kurs für die Finanzbranche lernst du den Umgang mit datetime-Objekten, if-Anweisungen, DataFrames und mehr.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in R für Finance

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 839

Lerne wichtige Datenstrukturen wie Listen und Datenrahmen kennen und wende dieses Wissen direkt auf Finanzbeispiele an.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in das Portfoliorisikomanagement mit Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 696

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in finanzielle Konzepte mit Python

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 684

Lerne mit Python und NumPy die grundlegendsten Finanzkonzepte kennen.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Kreditrisikomodellierung in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 678

Dieser Kurs zeigt, wie du Kreditantragsdaten aufbereitest und mit ML sowie Geschäftsregeln Risiken senkst und die Profitabilität sicherst.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Financial Trading in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 579

Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Quantitative Risk Management in Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 535

Lerne mit Python mehr über Risikomanagement, Value at Risk und andere Themen, die bei der Finanzkrise 2008 eine Rolle gespielt haben.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Net Revenue Management in Excel

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 523

Du wirst Techniken des Nettoumsatzmanagements in Excel für ein Unternehmen aus dem Bereich der schnelllebigen Konsumgüter anwenden.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Importing and Managing Financial Data in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 504

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

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Mathematik für Finanzprofis

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 495

Lerne wichtige Finanzmathematik mit praktischen Excel-Übungen und Beispielen aus dem echten Leben.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Finanzanalysen in Google Sheets

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 478

Hier lernst du, wie du mit Google Sheets ein grafisches Dashboard erstellst, um die Performance von Wertpapieren zu tracken.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Einführung in die Portfolioanalyse mit Python

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 456

Du machst dich vertraut mit Risiko- und Performance-Kennzahlen und erstellst ein Portfolio für das gewünschte Risiko-Rendite-Verhältnis.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Grundlagen der Unternehmensfinanzierung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 435

Lerne wichtige Finanzkonzepte wie Kapitalinvestitionen, WACC und Shareholder Value kennen.

Angewandte Finanzen

2 Stunden

Kurs

Einführung in Jahresabschlüsse in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 419

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Finanzmodellierung in Google Sheets

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 414

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse des Hypothekenhandels in Power BI

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 392

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

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

R für Finanzen – Aufbaukurs

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 360

Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

GARCH-Modelle in Python

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 332

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Finanzberichte mit Python analysieren

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 314

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

Angewandte Finanzen

4 Stunden

Kurs

Introduction to Portfolio Analysis in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 311

Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

Kurs

Einführung in die Unternehmensbewertung

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 243

Lerne Unternehmensbewertung mit praktischen Anwendungen und Fallstudien unter Verwendung des Discounted-Cashflow-Modells (DCF).

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Fallstudie: Finanzanalyse in KNIME

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 222

In diesem Kurs machst du dich mit der Finanzanalyse in KNIME vertraut und verbesserst deine Skills rund um Datenaufbereitung und Workflow.

Angewandte Finanzen

3 Stunden

Kurs

Quantitatives Risikomanagement in R

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 184

In diesem Kurs arbeitest du mit Renditereihen von Risikofaktoren, untersuchst empirische Eigenschaften und schätzt den Value-at-Risk.

Angewandte Finanzen

5 Stunden

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

4 Stunden

Kurs

GARCH Models in R

  • ExperteSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 159

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

Angewandte Finanzen

4 Stunden

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

4 Stunden

Kurs

Importing and Managing Financial Data in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 128

Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.

Angewandte Finanzen

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.