Interaktives Coding, KI-gestütztes Lernen und kollaborative Tools: die perfekte Plattform für Data-Science-Bildung.
Teilnehmer führen Pandas-Abfragen aus, trainieren Modelle und analysieren Datensätze direkt in Ihrem Kurs. Keine ablaufenden Colab-Links. Das Notebook ist die Lektion.
Lernende können Parameter ändern und Ergebnisse in interaktiven Bereichen visualisieren, um ML-Konzepte zu erkunden.
Data Science ist kollaborativ. Diskussions-Threads für Datensatz-Fragen, gemeinsame Boards für Projekt-Reviews und Peer-Feedback, das den Lernprozess beschleunigt.
Ihre Domain, Ihr SEO, Ihr direkter Draht zu den Teilnehmern. Bauen Sie eine Data-Science-Akademie auf, die bei Google rankt, statt eines Kurses, der in den Suchergebnissen von Udemy untergeht.
Echte Hürden, vor denen Fachleute aus dem Bereich Data Science & KI stehen, und wie LearnHouse hilft, sie zu überwinden.
Data-Science-Ausbildung erfordert praktisches Programmieren: Python, R, SQL. Ohne Ausführung im Browser wechseln Lernende zwischen Ihrem Kurs und Jupyter Notebooks hin und her und verlieren den Zusammenhang.
Mit Code-Playgrounds schreiben und führen Lernende Code direkt in den Lektionen aus. Kein separates Notebook-Setup nötig. Das Programmiererlebnis ist Teil des Kursablaufs.
Neuronale Netze, Gradientenabstieg oder Feature Engineering lassen sich mit Folien und Videos allein kaum vermitteln. Lernende müssen mit Parametern experimentieren und Ergebnisse sehen.
0 % Plattformgebühren ab Standard. Behalten Sie Ihren gesamten Umsatz. Verwenden Sie Ihr eigenes Stripe-Konto für volle finanzielle Kontrolle.
Data Science wird in Teams betrieben. Ohne Diskussionsforen, Peer-Review und gemeinsame Projekte fehlt der kollaborative Aspekt, der die Praxis widerspiegelt.
Communities, gemeinsame Boards und Kursinhalte auf einer Plattform. Lernende diskutieren, teilen Code und lernen gemeinsam, ohne zwischen fünf verschiedenen Tools zu wechseln.
Auf Udemy oder Coursera sind Sie ein Kurs unter Tausenden. Kein eigenes Branding, kein SEO, keine direkten Teilnehmerbeziehungen.
Ihre eigene Domain, Marke und SEO. Gestalten Sie das gesamte Erlebnis im White-Label. Bauen Sie eine Data-Science-Akademie auf, die Lernende wiedererkennen und zu der sie zurückkehren, statt eines Kurses, der in einem Marktplatz untergeht.
Moderner Editor aus Blöcken für abwechslungsreiche, interaktive Inhalte
KI-Assistenten, Inhaltserstellung und interaktive Playgrounds
Interaktive Programmierübungen in Kursen
KI-generierte interaktive Lernräume
Diskussionen, Threads und Tools für mehr Austausch
Lernfortschritt, Abschlussquoten und Einblicke
Häufige Fragen zu LearnHouse für Data Science & KI
Ja. Code-Playgrounds führen Python direkt im Kurs aus, sodass Lernende pandas, scikit-learn und Visualisierungen üben können, ohne Anaconda oder Colab einzurichten. KI-Assistenten neben dem Playground erklären Stacktraces und schlagen nächste Schritte vor.
Dafür ist sie gemacht. Mit KI-Assistenten und KI-Playgrounds erstellen Sie RAG-Demos, Prompt-Engineering-Labs und Modellvergleichsübungen, mit denen Lernende live interagieren. Kursautoren kombinieren sie oft mit Boards für gemeinsame Prompt-Iteration.
Ja. Nutzen Sie Code-Playgrounds für Arbeit im Browser, Webhooks, um Abgaben in Ihre Bewertungspipeline zu synchronisieren, und die REST API, um Artefakte der Lernenden in MLflow oder Weights & Biases zu übernehmen. Communities übernehmen das Peer-Review von Abschlussprojekten.
DataCamp und Coursera sind Marktplätze, die 30 bis 60 Prozent des Umsatzes einbehalten und die Beziehung zu den Lernenden besitzen. LearnHouse verlangt 0 % Plattformgebühren in Standard (49 $/Monat), und in Pro gestalten Sie das Erlebnis vollständig im White-Label mit eigener Domain und Marke.
Ja. Die Stripe-Integration unterstützt Ratenzahlungen, das gängigste Preismodell für Bootcamps zwischen 2.000 und 8.000 $. Kombinieren Sie das mit Communities für die Kohorte und Boards für Live-Whiteboard-Sessions bei den wöchentlichen Projektbesprechungen.
Ja, die Plattformoberfläche gibt es in 19 Sprachen, und Sie können Kursinhalte in jeder Sprache erstellen. So lässt sich derselbe Data-Science-Lehrplan auf Englisch, Spanisch und Mandarin anbieten, ohne drei getrennte Mandanten zu pflegen.
Ja. Hosten Sie LearnHouse per Docker selbst und leiten Sie den KI-Assistenten an Ihr eigenes Modell-Gateway weiter, sei es ein internes vLLM-Deployment, Azure OpenAI oder Bedrock. Praktisch für den Unterricht in regulierten Branchen, in denen Prompts Ihre VPC nicht verlassen dürfen.
Ja. Mit der Podcast-Funktion veröffentlichen Sie Audio-Episoden in Ihrer Schule, geschützt durch Einschreibung. Viele Data-Dozenten nutzen sie, um wöchentlich Interviews mit Praktikern neben ihrem Hauptcurriculum aus Videos freizugeben.
Sie können Notebooks über Codeblöcke einbetten und Code-Playgrounds für die interaktiven Teile nutzen. SCORM-Pakete mit Data-Kursen aus Unternehmensbibliotheken importiert LearnHouse direkt, sodass Sie KI-Tutoring auf vorhandene Inhalte aufsetzen können.
Das Analyse-Dashboard zeigt Abschluss, Quizergebnisse und Engagement je Lernendem. Kombiniert mit Abschlussprojekten in Communities erhalten Sie ein belastbares Kompetenzsignal, das viele Dozenten nutzen, um Empfehlungen an Recruiting-Partner zu steuern.
LearnHouse passt sich jeder Branche an. Die beschriebenen Funktionen entsprechen dem aktuellen Angebot der Plattform.
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