Data Engineering und Data Science – Klarheit in den Schlagwort-Dschungel (openHPI)

Data Engineering und Data Science – Klarheit in den Schlagwort-Dschungel (openHPI)

Die Schlagwörter Künstliche Intelligenz, Data Science, Data Engineering, und Big Data dominieren seit einigen Jahren nicht nur die IT-Schlagzeilen. In unserem Kurs wollen wir diese Wörter mit grundlegendem Inhalt füllen und die typischen Arbeitsschritte eines Data Scientists nachvollziehen. Insbesondere schauen wir hinter die Kulissen und betrachten den oft mühsamen Weg der Daten bis sie endlich genutzt werden können um z.B. mittels maschinellem Lernen Modelle trainieren zu können. Dazu gehören die Datenbeschaffung, die Datenreinigung, und die Datenintegration. Anschließend lernen wir, wie man aus diesen Daten und auch aus Texten neue Erkenntnisse mittels Data Mining und maschinellem Lernen gewinnt. Der Abschluss bildet eine Diskussion über Ethik und Fairness bei der automatisierten Datenanalyse.

Zielgruppe
Interessierte Öffentlichkeit, PraktikerInnen und Bachelorstudierende

Kursstruktur

Woche 1: Big Data und Data Science
Woche 2: Data Science Anwendungen und Text Mining
Woche 3: Skalierbares Datenmanagement
Woche 4: Datenaufbereitung
Woche 5: Informationsintegration
Woche 6: Statistik, Data Mining, Machine Learning
Woche 7: Klausur

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Einsteiger (openHPI) OpenHPI
Hasso-Plattner-Institut

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Einsteiger (openHPI)

Hier lernen Jugendliche und andere Interessierte ohne Programmier-Erfahrung und technisches Hintergrund-Wissen, die Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz zu verstehen. Wir führen Sie dazu in die grundlegenden Konzepte ein. Dabei erfahren Sie, wo die Unterschiede zwischen herkömmlicher Programmierung und der Entwicklung selbstlernender Software liegen. Anhand von Beispielen erfahren Sie, was überwachtes, nicht überwachtes und verstärkendes Lernen sind. Denn diese Konzepte bilden den Kern für die Algorithmen, welche das maschinelle Lernen bewirken. Erleben Sie anhand einer konkreten Anwendung, wie mit einem solchen Lernprozess Muster und Strukturen in großen Datenmengen erkannt werden können. Auch auf ethische Fragen beim Einsatz künstlicher Intelligenz sowie die Begrenzungen der Technologie maschinellen Lernens wird in dem vierwöchigen Gratis-Kurs eingegangen. Geleitet wird er von den Masterstudenten Johannes Hötter und Christian Warmuth.

Self Paced
Self-Paced
Business Implications of AI: A Nano-course (Coursera) Coursera
EIT Digital

Business Implications of AI: A Nano-course (Coursera)

In this course you will learn what Artificial Intelligence is, from a leaders point of view. How shall we, as leaders, understand it from a corporate strategy point of view? What is it and how can it be used? What are the crucial strategic decisions we have to make, and how to make them? What consequences can we expect if we decide on doing AI-projects and what kind of competences do we need? Where shall we start, and what could be a good second as well as third step? What implications for the organization can we expect? These are the questions answered in this course.

Aug 10th 2026
4 Weeks
Business Implications of AI: Full course (Coursera) Coursera
EIT Digital

Business Implications of AI: Full course (Coursera)

In this course you will learn what Artificial Intelligence is, from a leaders point of view. How shall we, as leaders, understand it from a corporate strategy point of view? What is it and how can it be used? What are the crucial strategic decisions we have to make, and how to make them? What consequences can we expect if we decide on doing AI-projects and what kind of competences do we need? Where shall we start, and what could be a good second as well as third step? What implications for the organization can we expect? These are the questions answered in this course.

Aug 10th 2026
4 Weeks
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Praxis (openHPI) OpenHPI
Hasso-Plattner-Institut

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Praxis (openHPI)

Alle reden über “Maschinelles Lernen”, "Neuronale Netze", "Künstliche Intelligenz" und "Deep Learning - doch wie diese Techniken genau in der Praxis funktionieren und eingesetzt werden, erfahren Sie in diesem weiterführenden openHPI Kurs. In diesem vierwöchigen Gratis-Kurs können Jugendliche und andere Interessierte ohne Programmier-Erfahrung und technisches Hintergrundwissen lernen, wie Machine Learning Projekte in der Praxis umgesetzt werden können. Wir wollen dabei das Basiswissen aus dem Kurs “Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen für Einsteiger” weiter vertiefen und Ihnen ein Gefühl für die Chancen und Herausforderungen von Machine Learning Projekten in der Praxis vermitteln. Dafür betrachten wir mehrere konkrete Anwendungsfälle - unter anderem die Erkennung von Gebärdensprache aus Bildern und die Stimmungsanalyse von Zeitungsartikeln. Geleitet wird der Kurs von den Masterstudenten Johannes Hötter und Christian Warmuth.

Self Paced
Self-Paced
Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python (Coursera) Coursera
University of London,Goldsmiths, University of London

Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python (Coursera)

This MOOC, designed by an academic team from Goldsmiths, University of London, will quickly introduce you to the core concepts of Data Science to prepare you for intermediate and advanced Data Science courses. It focuses on the basic mathematics, statistics and programming skills that are necessary for typical data analysis tasks.

Aug 10th 2026
5-12 Weeks
Big Data Analytics (openHPI) OpenHPI
Hasso-Plattner-Institut

Big Data Analytics (openHPI)

In diesem kostenlosen offenen Online-Kurs führen wir Sie in das aktuelle und viel diskutierte Thema Big Data Analytics ein. Der sechswöchige Kurs wird Ihnen verständlich machen, warum Daten der Schatz des 21. Jahrhunderts sind und wie man diesen heben kann. Ob Finanzdienstleister, produzierende Unternehmen, Internet-Dienstleister oder Forschungszentren: In Wirtschaft und Wissenschaft wächst das Interesse, in dem gewaltig anschwellenden Meer an erhobenen und anfallenden Daten diejenigen herauszufischen, die es auf interessante Zusammenhänge hin zu analysieren sowie vernünftig zu strukturieren und zu verknüpfen gilt. So können schneller bessere Erkenntnisse gewonnen, Entscheidungen getroffen und Prognosen erstellt werden. Das Meer an Daten führt dann zu einem Mehr an Wissen!

Self Paced
Self-Paced
A Step-by-Step Introduction to Process Mining (openHPI) OpenHPI
Hasso-Plattner-Institut

A Step-by-Step Introduction to Process Mining (openHPI)

Process mining is widely used in organizations to improve the understanding of business processes, based on data. Therefore, process mining is also called “data science for business processes”. While process mining has gone mainstream, there are many underlying concepts and techniques, and these are complex. The goal of this online course is to provide a general understanding of the concepts and techniques behind process mining. The course will be most valuable for domain experts, whose business processes are investigated, and for professionals in IT and in business consulting. We aim at providing a common understanding and a common language that facilitates communication between all stakeholders involved in process mining projects.

May 5th 2021
2 Weeks
Introdução ao Big Data (Coursera) Coursera
FIA Business School

Introdução ao Big Data (Coursera)

Este curso é indicado para profissionais que desejam entender de forma fácil o que é Big Data, conhecer algumas tecnologias de Big Data, ter acesso a algumas aplicações de Analytics, Internet das Coisas - IOT e de Big Data. Ao final do curso você será capaz de participar de um projeto de Big Data contribuindo com estratégias e direcionando o projeto para a escolha da adequada técnica de análise de dados.

Aug 10th 2026
4 Weeks
AI, Business & the Future of Work (Coursera) Coursera
Lund University

AI, Business & the Future of Work (Coursera)

This course from Lunds university will help you understand and use AI so that you can transform your organisation to be more efficient, more sustainable and thus innovative. The lives of people all over the world are increasingly enhanced and shaped by artificial intelligence. To organisations there are tremendous opportunities, but also risks, so where do you start to plan for AI, business and the future of work?

Aug 10th 2026
4 Weeks