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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.


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Beliebte Datenanalyse Kurse & Zertifikate


  • L

    Logical Operations

    Power BI: Data Analysis, Reporting, and Connecting

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Power BI, Business Reporting, Business Intelligence, Data Storytelling, Business Intelligence Software, Data Visualization Software, Data Analysis, Microsoft Excel, Data Analysis Software, Data Modeling, Data Integration, Self Service Technologies, Data Management, Microsoft PowerPoint, Microsoft 365, Microsoft Office

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Einführung in die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Statistische Analyse, Apache Hadoop, Daten-Storytelling, Daten-Seen, Datenanalyse, Big Data, Erhebung von Daten, Analytics, Daten bereinigen, Data-Warehousing, Apache Hive, Datenwissenschaft, Daten Präsentation, Datenvisualisierung, Datenmarkt, Apache Spark, Microsoft Excel

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Excel-Grundlagen für die Datenanalyse

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    SQL for Data Analysis and Business Insights

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Stored Procedure, MySQL Workbench, SQL, Data Cleansing, Data-Driven Decision-Making, MySQL, Exploratory Data Analysis, Database Design, Data Presentation, Data Manipulation, Data Integration, Relational Databases, Database Management, Business Reporting, Query Languages, Report Writing, Performance Reporting, GitHub, Performance Tuning, Jupyter

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Datenanalyse mit Python

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

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Beliebt diese Woche
    Beliebt diese Woche
    G

    Google

    Google Data Analysis with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Preprocessing, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Wrangling, Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • C

    Coursera

    Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Excel-Formeln, Datenanalyse, Tabellenverarbeitungssoftware, Microsoft Büro, Pivot-Tabellen und Diagramme, Microsoft Excel, Datenmanipulation, Data-Mining

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4668 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • D

    Duke University

    Datenanalyse mit R

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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    7655 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • G

    Google

    Introduction to Data Analysis Using Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Data Cleansing, Python Programming, Data Analysis, NumPy, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Programming Principles, Scripting, Algorithms

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Microsoft

    Datenanalyse und Visualisierung mit Power BI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Dashboard, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Power BI, Business Intelligence, Daten Präsentation, Erweiterte Analytik, Datenvisualisierung, Web Content Accessibility Guidelines, Interaktive Datenvisualisierung, Statistische Berichterstattung

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • L

    Logical Operations

    Data Analysis and Visualization with Microsoft Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Analysis Expressions (DAX), Excel Formulas, Data Transformation, Data Presentation, Microsoft Excel, Data Visualization, Sampling (Statistics), Dashboard, Data Visualization Software, Spreadsheet Software, Report Writing, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Statistical Analysis, Data Cleansing, Microsoft Office, Geospatial Mapping, Microsoft 365, Productivity Software

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • V

    Vanderbilt University

    ChatGPT Erweiterte Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kreativität, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Automatisierung, Dokumentenverwaltung, KI-Förderung, Problemlösung, Künstliche Intelligenz, Informationsmanagement, Schnelles Engineering, Daten Präsentation, ChatGPT

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

  • Power BI: Data Analysis, Reporting, and Connecting: Logical Operations
  • Einführung in die Datenanalyse: IBM
  • Excel-Grundlagen für die Datenanalyse: IBM
  • SQL for Data Analysis and Business Insights: Coursera
  • Datenanalyse mit Python: IBM
  • Google Data Analysis with Python: Google
  • Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel: Coursera
  • Datenanalyse mit R: Duke University
  • Introduction to Data Analysis Using Python: Google
  • Datenanalyse und Visualisierung mit Power BI: 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.‎

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.‎

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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  • IBM Datenwissenschaft Zertifikat
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