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DeepLearning.AI

Grundlagen der Datenanalyse

Sean Barnes

Dozent: Sean Barnes

TOP-LEHRKRAFT

35.933 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

204 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
3 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
98%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Geschäftliche Anforderungen
  • Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
  • Kategorie: Analytische Fähigkeiten
  • Kategorie: Business-Analytik
  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: Datenkompetenz
  • Kategorie: Statistische Visualisierung
  • Kategorie: Präsentation der Daten
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Analytik
  • Kategorie: Daten-Storytelling
  • Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
  • Kategorie: Tabellenkalkulations-Software
  • Kategorie: Analyse der Anforderungen
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Google Sheets
  • Kategorie: Google Arbeitsbereich
  • Kategorie: Produktivitätssoftware

Wichtige Details

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Bewertungen

24 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung DeepLearning.AI Data Analytics (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von DeepLearning.AI zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Dieses Modul führt in die Schlüsselkonzepte der Datenanalyse ein und konzentriert sich dabei auf Datentypen, Formate, Rollen und das Ökosystem, das Daten umgibt. Es erforscht verschiedene Datendarstellungen, unterscheidet zwischen Datentypen und führt in gängige Datendateiformate ein. Darüber hinaus werden die Verantwortlichkeiten der verschiedenen Datenrollen und die Karrieremöglichkeiten in diesem Bereich behandelt. Das Modul behandelt auch die Stärken und Schwächen von großen Sprachmodellen (LLMs) und ihre Anwendungen in der Datenanalyse.

Das ist alles enthalten

20 Videos7 Lektüren7 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Dieses Modul bietet einen praktischen Leitfaden für den effektiven Einsatz von Tabellenkalkulationen, sowohl im Alltag als auch in einem geschäftlichen Kontext. Es deckt die grundlegenden Fähigkeiten ab, die zur Bedienung von Tabellenkalkulationen, insbesondere Google Sheets, erforderlich sind. Sie werden verschiedene Anwendungsfälle erforschen, lernen, wie man verschiedene geschäftliche Probleme mit bestimmten Datentypen angeht, und praktische Erfahrungen mit wesentlichen Tabellenkalkulationsaufgaben sammeln. Außerdem werden Dateitypen und ihre Verbindung zu strukturierten und unstrukturierten Daten sowie Techniken zur Organisation und Analyse von Daten in Tabellenkalkulationen verglichen.

Das ist alles enthalten

19 Videos11 Lektüren5 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Dieses Modul befasst sich mit der Kunst der Datenvisualisierung, einer entscheidenden Fähigkeit für Fachkräfte für Datenanalyse, um Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren und Entscheidungen zu treffen. Sie lernen die Rolle von Visualisierungen im Data Storytelling kennen, erkunden verschiedene Diagramm- und Tabellenarten und entwickeln die Fähigkeit, visuelle Datendarstellungen zu erstellen und zu interpretieren. Das Modul legt den Schwerpunkt auf bewährte Verfahren zur Auswahl der am besten geeigneten Visualisierung für verschiedene Analysen. Sie werden sich auch mit der Verwendung von LLMs zur Interpretation und Erstellung von Datenvisualisierungen beschäftigen.

Das ist alles enthalten

17 Videos7 Lektüren6 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Dieses Modul bietet eine detaillierte Untersuchung des Datenlebenszyklus, wobei der Schwerpunkt auf dem systematischen Ansatz liegt, der erforderlich ist, um Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Sie lernen jede Phase des Lebenszyklus kennen - von der Problemdefinition bis zur Bewertung der Effektivität von Entscheidungen - und erfahren, wie Sie den Geschäftskontext und die Anforderungen der Stakeholder erfassen, um die Geschäftsfragen zu verfeinern. Das Modul deckt auch den Prozess der Bestimmung der geeigneten Art von Analyse, die Auswirkungen von Domänenwissen und Tools wie die Rumsfeld Matrix ab, um eine umfassende Analyse und Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Das ist alles enthalten

14 Videos9 Lektüren6 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

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Dozent

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(83 Bewertungen)
Sean Barnes

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Bewertungen von Lernenden

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