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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Daten-Storytelling, Datenwissenschaft, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Datenumwandlung, Große Daten, Datenwrangling, Statistische Analyse, Apache Spark, Data Warehousing, Apache Hive, Präsentation der Daten, Datenverarbeitung, Interaktive Datenvisualisierung, Statistische Visualisierung, Microsoft Excel, Apache Hadoop, Datenmarkt
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Informationen zum Datenschutz, Bereinigung von Daten, Daten importieren/exportieren, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenwrangling, Datenwissenschaft, Dateneingabe, Integrität der Daten, Qualität der Daten, Datenmanipulation, Datenqualität, Tabellenkalkulations-Software, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Google Sheets
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Datenanalyse, Modell-Optimierung, Vorverarbeitung von Daten, Explorative Datenanalyse, Bereinigung von Daten, Statistische Modellierung, Datenvisualisierung, Daten importieren/exportieren, Datenumwandlung, Datenwrangling, Datenwissenschaft, Prädiktive Analytik, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Modell Ausbildung, Pandas (Python-Paket), Analytik, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Code Reusability, Data Preprocessing, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Processing, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Data Structures, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Computer Programming, Programming Principles, Data Storage, Computational Logic
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Pivot-Tabellen und Diagramme, Data Mining, Datenanalyse, Microsoft Office, Datenmanipulation, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Microsoft Büro
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Logical Operations
Kompetenzen, die Sie erwerben: Power BI, Business Reporting, Microsoft Power Platform, Business Intelligence, Business Intelligence Software, Data Visualization Software, Data Analysis, Microsoft Excel, Data Analysis Software, Data Modeling, Data Integration, Data Access, Self Service Technologies, Data Management, Microsoft PowerPoint, Microsoft 365, Microsoft Office
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Statistische Modellierung, Regressionsanalyse, Datenvisualisierung, Statistische Software, Statistische Inferenz, Statistische Analyse, Stichproben (Statistik), Statistik, Peer Review, R Programmierung, R (Software), Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Hypothesenprüfung, Statistische Programmierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Methoden, Statistische Berichterstattung
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erweiterte Analytik, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, Datengestützte Entscheidungsfindung, Software zur Datenvisualisierung, Microsoft Power-Plattform, Leitlinien für die Zugänglichkeit von Webinhalten, Power BI, Interaktive Datenvisualisierung, Präsentation der Daten, Dashboard, Statistische Berichterstattung, Microsoft Power Plattform
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Data Cleansing, Python Programming, Data Analysis, NumPy, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Programming Principles, Analytics, Analytical Skills, Scripting, Code Reusability
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Generative KI, Marketing-Automatisierung, Datei-E/A, Datenvisualisierung, Prompt-Muster, Künstliche Intelligenz, Datenumwandlung, AI-Arbeitsabläufe, Dateiverwaltung, Schnelles Engineering, Präsentation der Daten, Verwaltung von Dokumenten, Multimodale Aufforderungen, Statistische Visualisierung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Text Mining, Automatisierung, ChatGPT, Plot (Grafiken), Dokumentenverwaltung
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Bereinigung von Daten, Datenwrangling, Deskriptive Statistik, Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Erstellung des Dashboards, Datenanalyse, Software zur Datenvisualisierung, Analyse, Statistische Analyse, Korrelationsanalyse, Marketing-Analytik, SQL, Datenmanipulation, Tabellenkalkulations-Software, Abfragesprachen, Tableau-Software, Dashboard, Google Sheets
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Bewertung des Modells, Explorative Datenanalyse, Datenwrangling, Datenvisualisierung, Datenwissenschaft, Regressionsanalyse, Datenumwandlung, Korrelationsanalyse, Statistische Analyse, Box Plots, R (Software), R Programmierung, Tidyverse (R-Paket), Datenmanipulation, Modell Ausbildung, Statistische Visualisierung, Plot (Grafiken), Statistische Methoden, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
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:
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.
Um die Datenanalyse zu erlernen, sollten Sie zunächst die Bereiche festlegen, auf die Sie sich konzentrieren möchten, z. B. statistische Analyse oder Datenvisualisierung. Melden Sie sich zu entsprechenden Online-Kursen an, üben Sie mit echten Datensätzen und arbeiten Sie an Projekten, um Ihre Fähigkeiten anzuwenden. Auch die Teilnahme an Communities und Foren kann Ihnen Unterstützung und zusätzliche Ressourcen bieten, wenn Sie in Ihrem Lernprozess vorankommen.
Typische Themen, die in Datenanalysekursen behandelt werden, sind Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, statistische Methoden, Datenvisualisierungstechniken und die Verwendung von Softwaretools wie Excel, Python und R. Je nach Niveau und Schwerpunkt des Programms können die Kurse auch fortgeschrittene Themen wie Maschinelles Lernen und Big Data Analytik behandeln.
Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern in der Datenanalyse sind Kurse wie das Microsoft Generative KI for Data Analysis Professional Certificate und die KI-Enhanced Data Analysis: From Raw Data to Deep Insights Spezialisierung sind eine ausgezeichnete Wahl. Diese Programme sollen Fachleute mit den notwendigen Fähigkeiten ausstatten, um Daten effektiv zu analysieren und Erkenntnisse für das Unternehmenswachstum zu nutzen.