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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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  • Praktische Erfahrungen sammeln
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16 Kurse

Kurs

Datenanalyse in Excel

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 12.9K

Analysiere Daten mit PivotTables und logischen Funktionen für Fortgeschrittene und erstelle Was-wäre-wenn-Analysen und Prognosen.

Berichtswesen

3 Stunden

Kurs

Fallstudie: Analyse der Kundenabwanderung in Excel

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 3.3K

Du untersuchst in Excel einen Datensatz eines fiktiven Unternehmens namens Databel und musst herausfinden, warum die Kunden abwandern.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Analyzing Business Data in SQL

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 1.5K

Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

SQL auf echte Probleme anwenden

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 1.3K

Hier lernst du, wie du Tabellen und Sichten verwaltest und wartbaren SQL-Code zur Beantwortung von Businessfragen schreibst.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Reporting in SQL

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 919

In diesem Kurs dreht sich alles um SQL-Berichte und Dashboards und wie du Daten optimal auswertest, bereinigst und validierst.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Berichten mit R Markdown

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 723

Bei R Markdown handelt es sich um eine einfache Formatierungssprache zum Erstellen dynamischer Berichte aus R-Code.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Power BI für Endanwender

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 509

Entdecke den Power BI-Dienst, lerne die Benutzeroberfläche kennen, triff fundierte Entscheidungen und hol das Beste aus deinen Berichten raus.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Einführung in KI-Apps in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 389

Erstell interaktive KI-Apps in Sigma mit Hilfe von Benutzereingaben, Aktionen und ausgefeilten Benutzeroberflächen, ganz ohne Programmieraufwand.

Berichtswesen

2 Stunden

Kurs

Datenmodellierung in Sigma

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 385

Hör auf, immer wieder die gleichen Verknüpfungen und Berechnungen zu schreiben, und stürz dich mit Sigma-Datenmodellen in gut verwaltete, skalierbare Analysen.

Berichtswesen

2 Stunden

Kurs

Marketing-Analytics in Google Sheets

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 352

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

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Einführung in DataLab

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.9+
  • 307

Lerne die Grundlagen von DataLab, einem KI-gestützten Daten-Notebook für die Analyse und Erforschung von Daten.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Dashboards mit shinydashboard erstellen

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 204

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

Berichtswesen

4 Stunden

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

4 Stunden

Kurs

DataLab mit SQL

  • BasicSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 124

Mach deine Analysen besser mit diesem praktischen Kurs, in dem du SQL mit DataLab-Arbeitsmappen lernst.

Berichtswesen

1 Stunde

Kurs

Business Process Analytics in R

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.8+
  • 120

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Berichtswesen

4 Stunden

Kurs

Building Dashboards with flexdashboard

  • FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
  • 4.7+
  • 109

In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.

Berichtswesen

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.