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  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Daten bereinigen, Erhebung von Daten, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Datenverarbeitung, Apache Hadoop, Microsoft Excel, Big Data, Daten-Seen, Apache Spark, Data-Warehousing, Datenvisualisierung, Relationale Datenbanken, Apache Hive

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    19.627 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Excel-Grundlagen für die Datenanalyse

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

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    10.263 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Datenanalyse mit Python

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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    19.378 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Datenanalyse mit R-Programmierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Datenmanipulation, Datenanalyse, R-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Paket- und Software-Management, Statistisches Programmieren, Rmarkdown, Ggplot2, Datenvisualisierung, Tidyverse (R-Paket)

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    11.622 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera Project Network

    Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Microsoft Office, Data Mining

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4318 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Status: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    I

    IBM

    IBM Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Daten-Storytelling, Excel-Formeln, Explorative Datenanalyse, Generative KI, Daten importieren/exportieren, Datenumwandlung, Interaktive Datenvisualisierung, SQL, Datenanalyse, Dashboard, Python-Programmierung, Professionelles Netzwerken, Microsoft Excel, Big Data, Datenvisualisierung, Plotly, IBM Cognos-Analytik

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    95.389 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Grundlagen: Daten, überall Daten

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

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    118.337 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Explorative Datenanalyse, Korrelationsanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, R-Programmierung, Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Statistische Methoden, R (Software), Statistische Inferenz, Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeit, Statistische Berichterstattung, Datenvisualisierung, Statistische Hypothesentests, Statistik

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    7566 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    AI-Enhanced Data Analysis: From Raw Data to Deep Insights

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Matplotlib, Plotly, Prompt Engineering, Data Ethics, Power BI, Data Visualization, Microsoft Excel, Data Manipulation, Data Cleansing, Exploratory Data Analysis, Pandas (Python Package), Data Transformation, Excel Formulas, Pivot Tables And Charts, Data Visualization Software, Data Analysis, Microsoft Copilot, Data Presentation, Data Processing

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    304 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Daten bereinigen, Streudiagramme, Datenverarbeitung, Daten-Storytelling, Excel-Formeln, Erhebung von Daten, Datenvisualisierungssoftware, Microsoft Excel, Datenanalyse, Apache Hadoop, Datenqualität, Big Data, Data-Warehousing, Dashboard, Data-Mining, Datenvisualisierung, Apache Hive, IBM Cognos-Analytik, Baum-Karten

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    29.040 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    S

    S.P. Jain Institute of Management and Research

    Data Analysis

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Quantitative Research, Statistical Hypothesis Testing, Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Business Analytics, Regression Analysis, Business Mathematics, Data-Driven Decision-Making, Statistical Analysis, Probability Distribution, Microsoft Excel, Statistical Inference, Probability, Variance Analysis, Estimation

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    18 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

  • Einführung in die Datenanalyse: IBM
  • Excel-Grundlagen für die Datenanalyse: IBM
  • Google Data Analysis with Python: Google
  • Datenanalyse mit Python: IBM
  • Datenanalyse mit R-Programmierung: Google
  • Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel: Coursera Project Network
  • IBM Data Analyst: IBM
  • Grundlagen: Daten, überall Daten: Google
  • Datenanalyse mit R: Duke University
  • AI-Enhanced Data Analysis: From Raw Data to Deep Insights: Microsoft

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.

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