Welche Karrieremöglichkeiten bieten sich mit Kenntnissen in der Datenanalyse?

Die Beherrschung der Datenanalyse kann Türen zu verschiedenen Karrierewegen in unterschiedlichen Sektoren öffnen: Fachkraft für Datenanalyse , Interpretation von Datensätzen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Business Intelligence Analyst , Nutzung von Daten als Grundlage für Strategien und Geschäftspraktiken. Market Research Analyst , der Daten analysiert, um Markttrends und Verbraucherpräferenzen zu verstehen. Operations Analyst , Nutzung von Daten zur Optimierung von Geschäftsabläufen und zur Steigerung der Effizienz. Financial Analyst , der analytische Techniken einsetzt, um Finanzdaten zu bewerten und zukünftige Trends vorherzusagen.

Beliebte Datenanalyse-Kurse – Datenanalyse online lernen

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Data Analysis

Kurse zur Datenanalyse

Datenanalyse-Kurse können Ihnen helfen, Datensätze zu untersuchen, Muster zu erkennen und Ergebnisse verständlich darzustellen. Sie können Fähigkeiten in Statistik, Visualisierung, Datenaufbereitung und grundlegenden Analyseverfahren aufbauen. Viele Kurse führen in Tabellenkalkulationen, Visualisierungstools und Analyse-Workflows ein.

Beliebte Datenanalyse Kurse & Zertifikate

Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Einführung in die Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Daten bereinigen, Apache Hadoop, Apache Spark, Datenverarbeitung, Big Data, Microsoft Excel, Apache Hive, Data-Warehousing, Datenvisualisierung, Daten-Seen, Erhebung von Daten, Statistische Analyse, Relationale Datenbanken
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
20.014 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Excel-Grundlagen für die Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten bereinigen, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Microsoft Excel, Datenmanipulation, Datenwrangling, Excel-Formeln, Datenintegrität, Pivot-Tabellen und Diagramme, Informationen zum Datenschutz, Google Sheets, Datenqualität
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
10.511 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
Real Madrid Graduate School Universidad Europea
Must-Know Concepts - Basic requirements for data analysis
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Presentation, Matplotlib, Analytics, Probability Distribution, Data Processing, Statistical Methods, Exploratory Data Analysis, Statistical Analysis, Probability, Data Cleansing, Computer Programming Tools, Data Collection, Performance Measurement, Python Programming, Technical Analysis
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Datenanalyse mit Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Matplotlib, Regressionsanalyse, Daten bereinigen, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, NumPy, Explorative Datenanalyse, Datenwrangling, Datenmanipulation, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenumwandlung, Daten-Pipelines, Statistische Analyse, Feature Technik, Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
19.522 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KI-Fähigkeiten
IBM
IBM Data Analyst
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, SQL, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Datenwrangling, Daten importieren/exportieren, Plotly, Explorative Datenanalyse, Daten Präsentation, Generative KI, Interaktive Datenvisualisierung, Big Data, IBM Cognos-Analytik, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Datenumwandlung, Datenvisualisierung, Dashboard, Professionelles Netzwerken
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
96.878 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Datenanalyse mit R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Rmarkdown, Statistisches Programmieren, Ggplot2, Datenvisualisierung, Datenmanipulation, Tidyverse (R-Paket), R-Programmierung, Paket- und Software-Management
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
11.749 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

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Themen außerhalb der Arbeit erkunden

Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Google Data Analysis with Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Unstructured Data, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Data Validation, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
68 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Coursera
Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Tabellenverarbeitungssoftware, Excel-Formeln, Microsoft Büro, Datenmanipulation, Microsoft Excel, Data-Mining, Pivot-Tabellen und Diagramme
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
4458 Bewertungen
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Grundlagen: Daten, überall Daten
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, SQL, Unternehmensanalytik, Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenanalyse, Datenethik, Analytics, Gemeinsame Nutzung von Daten, Analytische Fähigkeiten, Erhebung von Daten, Google Sheets, Datenvisualisierung, Tableau Software
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
119.943 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Datenanalyse mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Bayessche Statistik, Regressionsanalyse, Statistik, Stichproben (Statistik), Datenanalyse, Korrelationsanalyse, Explorative Datenanalyse, R (Software), Wahrscheinlichkeit & Statistik, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Statistische Methoden, Statistische Inferenz, Peer Review, Statistische Berichterstattung, R-Programmierung
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
7606 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Streudiagramme, Datenanalyse, Tabellenverarbeitungssoftware, Apache Hadoop, Daten Präsentation, Big Data, Interaktive Datenvisualisierung, IBM Cognos-Analytik, Analytische Fähigkeiten, Microsoft Excel, Excel-Formeln, Dashboard, Statistische Analyse, Looker (Software), Datenvisualisierung, Baum-Karten, Apache Hive
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
29.710 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Meta
Datenanalyse mit Tabellenkalkulationen und SQL
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, SQL, Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Tabellenverarbeitungssoftware, Korrelationsanalyse, Daten importieren/exportieren, Explorative Datenanalyse, Tableau Software, Datenmanipulation, Pivot-Tabellen und Diagramme, Statistische Analyse, Dashboard, Datenvisualisierung, Google Sheets
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
278 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

Einführung in die Datenanalyse: IBM
Excel-Grundlagen für die Datenanalyse: IBM
Must-Know Concepts - Basic requirements for data analysis: Real Madrid Graduate School Universidad Europea
Datenanalyse mit Python: IBM
IBM Data Analyst: IBM
Datenanalyse mit R-Programmierung: Google
Google Data Analysis with Python: Google
Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel: Coursera
Grundlagen: Daten, überall Daten: Google
Datenanalyse mit R: Duke University

Häufig gestellte Fragen zum Thema Data Analysis

Personen mit ausgeprägten mathematischen und statistischen Kenntnissen eignen sich am besten für Aufgaben in der Datenanalyse. Ein Datenanalyst ist für die Erfassung von Daten und die Durchführung statistischer Analysen eines großen Datensatzes verantwortlich. Daher ist es wichtig, dass Mitarbeiter in der Datenanalyse organisiert und detailorientiert sind und in der Lage sind, innerhalb enger Fristen zu arbeiten. Ein Datenanalyst sollte nicht nur über gute mathematische Kenntnisse verfügen, sondern auch mit verschiedenen Programmiersprachen vertraut sein und die Fähigkeit besitzen, Datensätze zu analysieren und zusammenzufassen. ‎

Viele Datenanalysten arbeiten an der Wall Street oder bei Hedgefonds, um Anlegern und Großbanken dabei zu helfen, finanzielle Entscheidungen für ihre Portfolios und Kunden zu treffen. Diese Datenanalysten sind für die Erfassung und Analyse großer Mengen von Finanzdaten für Kollegen und Kunden zuständig. Zu den üblichen Karrierewegen im Bereich der Datenanalyse gehört auch die Arbeit im Gesundheitswesen oder in Versicherungsunternehmen. ‎

Es ist wichtig, dass jeder, der Datenanalyse studiert, über gute Mathematikkenntnisse verfügt. Daher können Lernende Themen in Betracht ziehen, die Inferenzstatistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten sowie Datenverarbeitung für Mathematikkenntnisse abdecken. Ein Datenanalyst muss auch mit der Computerprogrammierung vertraut sein, daher sind Themen, die die angewandte Datenverarbeitung mit Python untersuchen, ein Muss. Für Lernende, die sich dafür interessieren, wie man Datenanalysen im Team durchführt, können die Themen "Management von Datenanalysen" und "Aufbau eines Datenverarbeitungsteams" Ihnen helfen, das Potenzial Ihres Teams zu erkennen, und Ihnen Tipps für Management und Planung geben. ‎

Die Beherrschung der Datenanalyse kann Türen zu verschiedenen Karrierewegen in unterschiedlichen Sektoren öffnen:

Fachkraft für Datenanalyse, Interpretation von Datensätzen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
Business Intelligence Analyst, Nutzung von Daten als Grundlage für Strategien und Geschäftspraktiken.
Market Research Analyst, der Daten analysiert, um Markttrends und Verbraucherpräferenzen zu verstehen.
Operations Analyst, Nutzung von Daten zur Optimierung von Geschäftsabläufen und zur Steigerung der Effizienz.
Financial Analyst, der analytische Techniken einsetzt, um Finanzdaten zu bewerten und zukünftige Trends vorherzusagen.‎

Möchten Sie die Fähigkeiten Ihres Teams in der Datenanalyse verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortgeschrittene Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Besuchen Sie unsere Seite Coursera für Teams, um unsere Schulungsoptionen für die Datenanalyse zu erkunden und einen Kauf zu tätigen.‎

Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.