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 Google zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dies ist der fünfte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs untersuchen Sie die Analysephase des Datenanalyseprozesses. Sie wenden das, was Sie bisher gelernt haben, auf Ihre Analyse an, um die erfassten Daten zu verstehen. Sie erfahren, wie Sie Ihre Daten mithilfe von Tabellenkalkulationen und SQL organisieren und formatieren, damit Sie sie auf unterschiedliche Weise betrachten und über sie nachdenken können. Außerdem erfahren Sie, wie Sie komplexe Berechnungen mit Ihren Daten durchführen, um Geschäftsziele zu erreichen. Während Sie Ihre Analyse durchführen, lernen Sie, wie Sie Formeln, Funktionen und SQL-Abfragen verwenden. Bei Google tätige Fachleute für die Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, wie Sie häufige Datenanalyseaufgaben mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.
Nach Abschluss dieses Zertifikatsprogramms sind Lernende bestens gerüstet, um sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse zu bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.
Im Verlauf dieses Kurses werden Sie:
- erfahren, wie Sie Daten für die Analyse organisieren
- die Prozesse zum Formatieren und Anpassen von Daten kennenlernen
- lernen, wie Sie Daten in Tabellenkalkulationen und mithilfe von SQL aggregieren
- Formeln und Funktionen in Tabellenkalkulationen für Datenberechnungen verwenden
- erfahren, wie Sie Berechnungen mithilfe von SQL-Abfragen durchführen
Organisierte Daten sind einfacher zu analysieren. In diesem Teil des Kurses lernen Sie, wie wichtig es ist, Ihre Daten durch Sortieren und Filtern zu organisieren. Sie lernen diese Prozesse sowohl in Tabellenkalkulationen als auch in SQL kennen und bereiten so Ihre Daten für die Analyse vor.
Einführung in das Organisieren von Daten•3 Minuten
Der Analyseprozess•5 Minuten
Ayanna: Dabei bleiben•2 Minuten
Organisieren, organisieren und nochmals organisieren•3 Minuten
Weitere Informationen zum Sortieren und Filtern •5 Minuten
Datasets sortieren•5 Minuten
Die SORT-Funktion •5 Minuten
Emma: Mein Weg zu einer sinnvollen Karriere•2 Minuten
Abfragen in SQL sortieren•8 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 75 Minuten
Lehrplan •10 Minuten
Lernprotokoll: Daten verarbeiten und organisieren•20 Minuten
Organisieren von Daten durch Sortieren und Filtern•10 Minuten
Optional: Film-Dataset in BigQuery hochladen•10 Minuten
Sortieren und Filtern in Google Tabellen und Excel•10 Minuten
Optionale Auffrischung: Umgang mit BigQuery•10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
7 Aufgaben•Insgesamt 180 Minuten
Wochen-Challenge 1•40 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zum Verständnis der Datenanalyse•6 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über das Organisieren von Daten•4 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über das Sortieren in Tabellenkalkulationen•6 Minuten
Praktische Übung: SQL-Sortierabfragen•60 Minuten
Praktische Übung: Wetterdaten in BigQuery analysieren•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über das Sortieren in SQL •4 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Meet and Greet•10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Wiederholung: Ihre Roadmap für das Data Analytics Certificate•15 Minuten
Daten formatieren und anpassen
Modul 2•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Da Sie sich der Analyse Ihrer Daten nähern, benötigen Sie formatierte und einsatzbereite Daten. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie alles über das Umwandeln und Formatieren von Daten, einschließlich der Frage, wie SQL-Abfragen Ihnen dabei helfen können, Daten zu verknüpfen. Sie werden auch lernen, wie wertvoll Feedback und Unterstützung durch die Kollegschaft sind und wie Sie daraus neue Erkenntnisse ziehen können, die Sie auf Ihre Arbeit anwenden können.
Erste Schritte bei der Datenformatierung •1 Minute
Von einem Typ zum anderen •5 Minuten
Datenvalidierung•4 Minuten
Bedingte Formatierung•5 Minuten
Zusammenführen und mehrere Quellen•5 Minuten
Zeichenfolgen in Tabellenkalkulationen •3 Minuten
Was zu tun ist, wenn Sie nicht weiterkommen•3 Minuten
Layla: Alles über die Analysephase•3 Minuten
Vor Herausforderungen stehen? Keine Sorge!•6 Minuten
Wann Sie welches Tool verwenden sollten•3 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 75 Minuten
Daten in Tabellenkalkulationen umwandeln•10 Minuten
Daten in SQL transformieren•10 Minuten
Optional: Das Bike-Sharing-Dataset zur Verwendung in BigQuery vorbereiten •10 Minuten
Zeichenfolgen in SQL bearbeiten•10 Minuten
Lernprotokoll: Eine Datenanalyse-Checkliste•20 Minuten
Tipps und Tricks für weiterführende Tabellenkalkulationen•10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
5 Aufgaben•Insgesamt 130 Minuten
Wochen-Challenge 2•40 Minuten
Praktische Übung: Mehrere Datenpunkte kombinieren•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über das Umwandeln und Formatieren von Daten•6 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über die Verknüpfung mehrerer Datasets •4 Minuten
Selbstreflexion: Stack Overflow•20 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Anwendungsfällen für bedingte Formatierung identifizieren •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 30 Minuten
SQL-Syntax•30 Minuten
Daten für die Analyse aggregieren
Modul 3•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Im Rahmen Ihrer Analyse müssen Sie häufig Daten kombinieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsziele zu erreichen. In diesem Teil des Kurses beschäftigen Sie sich mit den Funktionen, den Verfahren und der Syntax, die zum Kombinieren oder Aggregieren von Daten verwendet werden. Sie lernen, wie Sie mithilfe von SQL-Abfragen Daten aus mehreren Zellen in Tabellenkalkulationen sowie aus mehreren Datenbanktabellen aggregieren können.
Das ist alles enthalten
9 Videos7 Lektüren6 Aufgaben1 Plug-in
Infos zu Modulinhalt anzeigen
9 Videos•Insgesamt 46 Minuten
Daten für die Analyse aggregieren•3 Minuten
Vorbereitung auf SVERWEIS•5 Minuten
SVERWEIS in der Praxis•3 Minuten
Häufige SVERWEIS-Fehler erkennen •6 Minuten
JOINs verstehen •8 Minuten
COUNT und COUNT DISTINCT•6 Minuten
Abfragen innerhalb von Abfragen•7 Minuten
Daten mithilfe von Unterabfragen aggregieren •7 Minuten
Justin: Was Sie mit Datenanalysen tun können•2 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
Kernkonzepte von SVERWEIS•10 Minuten
Optional: Employees-Dataset in BigQuery hochladen•10 Minuten
Geheime Identitäten: Die Bedeutung von Aliassen•10 Minuten
JOINs effektiv einsetzen •10 Minuten
Optional: Warehouse-Dataset in BigQuery hochladen•10 Minuten
SQL-Funktionen und Unterabfragen: eine funktionale Freundschaft•10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 186 Minuten
Wochen-Challenge 3•40 Minuten
Praktische Übung: SVERWEIS verwenden•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über SVERWEIS•10 Minuten
Praktische Übung: Abfragen für JOINS•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über das Aggregieren von Daten mithilfe von JOINS •10 Minuten
Ihr Wissen über die Arbeit mit Unterabfragen testen•6 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 30 Minuten
Unterabfragen•30 Minuten
Datenberechnungen durchführen
Modul 4•11 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das Durchführen von Berechnungen gehört zu den häufigsten Aufgaben von Fachkräften für Datenanalyse. In diesem Teil des Kurses stellen wir Ihnen Formeln, Funktionen und Pivot-Tabellen in Tabellenkalkulationen und SQL-Abfragen vor, die für Ihre Berechnungen nützlich sein können. Zudem lernen Sie die Vorteile von SQL für die Verwaltung temporärer Tabellen kennen.
Grow with Google is an initiative that draws on Google's decades-long history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. We aim to help everyone – those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
Daten sind eine Gruppe von Fakten, die viele verschiedene Formen annehmen können, z. B. Zahlen, Bilder, Wörter, Videos, Beobachtungen und mehr. Wir verwenden und erzeugen täglich Daten, beispielsweise wenn wir eine Serie oder einen Song streamen oder etwas in sozialen Medien posten.
Data Analytics umfasst die Sammlung, Transformation und Organisation dieser Fakten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Was spricht für eine Karriere im Bereich Data Analytics?
Die täglich anfallende Datenmenge ist enorm. Jedes Mal, wenn Sie Ihr Smartphone verwenden, online nach etwas suchen, Musik streamen, mit einer Kreditkarte einkaufen, in sozialen Medien posten oder GPS für die Routenplanung verwenden, erzeugen Sie Daten. Unternehmen müssen ihre Produkte, Dienstleistungen, Tools und Geschäftsstrategien kontinuierlich anpassen, um die Nachfrage von Zielgruppen zu erfüllen und auf neue Trends zu reagieren. Aus diesem Grund sind Fachleute für Datenanalyse gefragt und erhalten attraktive Vergütungen.
Fachleute für Datenanalyse erfassen Daten und Zahlen, um Unternehmen bei besseren Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Sie bereiten Daten auf, verarbeiten, analysieren und visualisieren diese, entdecken Muster und Trends und beantworten dabei wichtige Fragen. Basierend auf ihrer Arbeit kann ein gesamtes Team bessere Geschäftsentscheidungen treffen.
Warum sollte ich mich für das Google Data Analytics Certificate anmelden?
Mit dem Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten für eine Junior- oder Associate-Position im Bereich Data Analytics. Fachleute für Datenanalyse wissen, wie die richtigen Fragen gestellt werden. Sie können Daten für wichtige Erkenntnisse vorbereiten, verarbeiten und analysieren; ihre Erkenntnisse effektiv mit den Stakeholdern teilen und datengesteuerte Empfehlungen für überlegtes Handeln geben.
Sie lernen diese Fähigkeiten in unserem Zertifikatsprogramm durch interaktive Inhalte (Diskussionsaufforderungen, Quizfragen und Aktivitäten) in weniger als sechs Monaten mit weniger als 10 Stunden flexiblem Lernen pro Woche. Danach sind Sie sofort startklar. Dabei folgen Sie einem Lehrplan, der mit Beiträgen von Top-Arbeitgebenden und Branchenführenden wie Tableau, Accenture und Deloitte erstellt wurde. Sie haben sogar die Möglichkeit, eine Fallstudie abzuschließen, die Sie potenziellen Arbeitgebenden präsentieren können, um Ihre neuen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
Nach Abschluss des Programms haben Sie Zugang zu Karriereressourcen und knüpfen Kontakt mit Arbeitgebenden, die offene Einstiegspositionen im Bereich Data Analytics besetzen möchten.
Welcher Hintergrund ist erforderlich?
Es sind keine Vorkenntnisse in Tabellenkalkulationen oder Data Analytics erforderlich. Sie brauchen lediglich Mathematikkenntnisse auf Abiturniveau sowie Neugier darauf, wie die Dinge funktionieren.
Muss ich gut in Mathe sein, um dieses Zertifikat erlangen zu können?
Sie müssen kein Mathe-Ass sein, um das Zertifikat zu erlangen. Sie müssen neugierig und offen für das Lernen mit Zahlen (der Sprache der Datenanalyse) sein. Gute Fachleute für Datenanalyse beherrschen mehr als nur Mathematik. Es geht darum, die richtigen Fragen zu stellen, die besten Quellen zu finden, um Fragen effektiv zu beantworten, und die Ergebnisse in Visualisierungen anschaulich darzustellen.
Welche Tools und Plattformen werden im Kurs behandelt?
Sie lernen den Umgang mit Analysetools und -plattformen, wie Tabellenkalkulationen (Google Tabellen oder Microsoft Excel), SQL, Präsentationstools (PowerPoint oder Google Präsentationen), Tableau, RStudio und Kaggle.
Welche Plattform zur Tabellenkalkulation wird eingesetzt?
Die Lernenden können selbst auswählen, welche Plattform sie während des gesamten Programms verwenden möchten: Google Tabellen oder Microsoft Excel. Es liegt ganz im Ermessen der Lernenden. Alle Aktivitäten im gesamten Lehrplan können auf beiden Plattformen durchgeführt werden.
Muss ich die Kursreihenfolge einhalten?
Wir empfehlen ausdrücklich, die Kurse in der vorgestellten Reihenfolge abzuschließen, da die Inhalte der Kurse aufeinander aufbauen.
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Certificate?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.