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Grundlagen der Datenwissenschaft mit No-Code-Tools

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Grundlagen der Datenwissenschaft mit No-Code-Tools

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, Geschäftsdaten mit intuitiven, codefreien Tools zu erfassen, zu bereinigen und zu visualisieren - so werden aus Rohdaten schnell klare, umsetzbare Erkenntnisse.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenintegrität
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Erhebung von Daten
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Datenkompetenz
  • Kategorie: No-Code-Entwicklung
  • Kategorie: Daten-Storytelling
  • Kategorie: Daten-Integration
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Datenmodellierung
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Daten Präsentation
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Datenerfassung
  • Kategorie: Dashboard

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

September 2025

Bewertungen

8 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
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 Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft ohne Code für jedermann
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung 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 zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Willkommen zu Modul 1: Datenerfassung und -aufbereitung. In der schnelllebigen Geschäftswelt von heute ist die sichere Erfassung, Bereinigung und Aufbereitung von Daten die Grundlage für alle aussagekräftigen Analysen und das Maschinelle Lernen. Mit diesem Modul sind Sie in der Lage, Daten aus verschiedenen Bereichen mühelos zu erfassen, fehleranfällige Bereinigungsroutinen zu automatisieren und sicherzustellen, dass Ihre Datenpraktiken den lokalen Datenschutzgesetzen entsprechen - ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Sie bauen marktrelevante Fähigkeiten auf, um reale Herausforderungen am Arbeitsplatz zu meistern, und erhalten das Vertrauen und die Fähigkeit, vom ersten Tag an in jeder datengesteuerten Umgebung Ergebnisse zu erzielen.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre3 Aufgaben

Willkommen zu Modul 2: Explorative Datenanalyse und Visualisierungstechniken. In diesem Modul erlernen Sie die Kunst, Rohdaten mithilfe von No-Code-Plattformen in aussagekräftige, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Sie erfahren, wie Sie schnell interaktive Dashboards erstellen, wichtige Muster und Ausreißer identifizieren und automatisierte Berichte erstellen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Sie lernen, wie Sie Datengeschichten so präsentieren, dass jeder in Ihrem Unternehmen sie verstehen kann. So können Sie Stakeholder beeinflussen und den Wert Ihrer Arbeit demonstrieren, unabhängig vom technischen Hintergrund. Diese grundlegenden Fähigkeiten werden Sie in der heutigen datengesteuerten Welt zu einem zuverlässigen Datenkommunikator machen.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre3 Aufgaben

Willkommen zu Modul 3: Grundlagen des Modelldesigns für Geschäftsanwendungen. Dieses Modul gibt Ihnen die Werkzeuge an die Hand, mit denen Sie geschäftliche Herausforderungen sicher in praktische Lösungen für das Maschinelle Lernen umsetzen können - auch wenn Sie nur über begrenzte technische Erfahrung verfügen. Sie lernen, wie Sie No-Code-Modelle auswählen und konfigurieren, die auf reale Probleme in Ihrer Branche zugeschnitten sind, wie Sie die Automatisierung nutzen, um die wertvollsten Prädiktoren hervorzuheben, und wie Sie sicherstellen, dass Ihre Eingaben für eine robuste Analyse bereit sind. Wenn Sie diese Schritte beherrschen, steigern Sie die Effizienz und Transparenz von Analytik-Projekten und legen eine solide Grundlage für effektives Training, Testen und Bereitstellen von Modellen in jeder Branche.

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.