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: Apache Hadoop, Datenverarbeitung, Relationale Datenbanken, Datenanalyse, Statistische Analyse, Daten bereinigen, Big Data, Erhebung von Daten, Microsoft Excel, Data-Warehousing, Apache Spark, Apache Hive, Daten-Seen, Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Informationen zum Datenschutz, Excel-Formeln, Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Daten bereinigen, Datenanalyse, Datenwrangling, Microsoft Excel, Datenverarbeitung, Datenintegrität, Tabellenverarbeitungssoftware, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenqualität, Google Sheets
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Real Madrid Graduate School Universidad Europea
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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Explorative Datenanalyse, Regressionsanalyse, Datenmanipulation, Daten-Pipelines, Pandas (Python-Paket), Datenumwandlung, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenwrangling, Daten bereinigen, Prädiktive Modellierung, Datenvisualisierung, NumPy, Feature Technik, Matplotlib
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Generative KI, IBM Cognos-Analytik, Daten importieren/exportieren, Excel-Formeln, Daten-Storytelling, Datenumwandlung, Datenanalyse, Plotly, Daten Präsentation, SQL, Dashboard, Professionelles Netzwerken, Datenwrangling, Big Data, Microsoft Excel, Datenvisualisierungssoftware, Datenvisualisierung, Interaktive Datenvisualisierung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Microsoft Office, Data Mining
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Unternehmensanalytik, SQL, Datenanalyse, Daten bereinigen, Analytics, Datenverarbeitung, Erhebung von Daten, Analytische Fähigkeiten, Tabellenverarbeitungssoftware, Gemeinsame Nutzung von Daten, Datenvisualisierungssoftware, Datenvisualisierung, Tableau Software, Google Sheets
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Statistisches Programmieren, R-Programmierung, Datenanalyse, Daten bereinigen, Ggplot2, Datenvisualisierungssoftware, Datenvisualisierung, Paket- und Software-Management, Rmarkdown, Tidyverse (R-Paket)
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenanalyse, Statistische Analyse, Korrelationsanalyse, R-Programmierung, Statistik, Peer Review, R (Software), Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit, Statistische Methoden, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Berichterstattung, Statistische Hypothesentests, Bayessche Statistik
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Daten-Storytelling, Daten importieren/exportieren, Korrelationsanalyse, Statistische Analyse, SQL, Dashboard, Daten bereinigen, Datenanalyse, Tableau Software, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenvisualisierung, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenvisualisierungssoftware, Google Sheets
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Kreativität, Dateiverwaltung, Informationsmanagement, Automatisierung, Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Daten Präsentation, Datenverarbeitung, ChatGPT, Dokumentenverwaltung, Schnelles Engineering, Problemlösung
Anfänger · 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:
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