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 6 Module
Dies ist der vierte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs bauen Sie Ihr Verständnis für Data Analytics und die Konzepte und Tools aus, die Fachkräfte für Datenanalyse bei ihrer Arbeit verwenden. Sie erfahren, wie Sie Ihre Daten mithilfe von Tabellenkalkulationen und SQL überprüfen und bereinigen und wie Sie die Ergebnisse der Datenbereinigung verifizieren und einen Bericht dazu erstellen können. Bei Google tätige Fachleute für Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, mit denen Sie übliche Aufgaben von Fachleuten für Datenanalyse mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.
Nach Abschluss dieses Zertifikatsprogramms sind Lernende gerüstet, um sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse zu bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.
Nach Abschluss dieses Kurses können Sie Folgendes:
- Lernen, die Datenintegrität zu überprüfen
- Datenbereinigungstechniken mit Tabellenkalkulationen entdecken
- Grundlegende SQL-Abfragen zur Verwendung mit Datenbanken entwickeln
- Grundlegende SQL-Funktionen zum Transformieren von Datenvariablen anwenden
- Eine Vorstellung entwickeln, wie die Ergebnisse von Datenbereinigungen verifiziert werden
- Die Elemente und die Bedeutung von Berichten zur Datenbereinigung erörtern
Während Sie beginnen, darüber nachzudenken, wie Sie Ihre Daten für die Erkundung vorbereiten können, wird in diesem Teil des Kurses aufgezeigt, warum Datenintegrität für eine erfolgreiche Entscheidungsfindung so wichtig ist. Sie erfahren, wie Daten generiert werden und welche Techniken Fachkräfte für Datenanalyse verwenden, um zu entscheiden, welche Daten für die Analyse gesammelt werden. Zudem lernen Sie strukturierte und unstrukturierte Daten, Datentypen und Datenformate kennen.
Zwischen Zielen und Datenintegrität abwägen•3 Minuten
Der Umgang mit unzureichenden Daten•4 Minuten
Die Bedeutung der Stichprobengröße•3 Minuten
Die Stärken der Statistik nutzen•5 Minuten
Die beste Stichprobengröße bestimmen•5 Minuten
Die Zuverlässigkeit Ihrer Daten bewerten•6 Minuten
9 Lektüren•Insgesamt 85 Minuten
Lehrplan•10 Minuten
Mehr über Datenintegrität und Compliance•10 Minuten
Gut aufeinander abgestimmte Ziele und Daten•10 Minuten
Was Sie tun können, wenn Sie auf ein Problem mit Ihren Daten stoßen•10 Minuten
Die Stichprobengröße berechnen•10 Minuten
Was tun, wenn keine Daten vorhanden sind•10 Minuten
Stichprobenrechner•10 Minuten
Alles über die Fehlerspanne•10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 84 Minuten
Wochen-Challenge 1•40 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zu Datenintegrität und Analysezielen•6 Minuten
Selbstreflexion: Warum die Aktivitäten vor der Bereinigung wichtig sind•20 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über unzureichende Daten•8 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über das Testen Ihrer Daten•6 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über die Fehlerspanne•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
Perfekt bereinigte Daten
Modul 2•6 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Jede Fachkraft für Datenanalyse möchte bei der Durchführung einer Analyse mit sauberen Daten arbeiten. In diesem Teil des Kurses lernen Sie den Unterschied zwischen sauberen und schmutzigen Daten kennen. Darüber hinaus beschäftigen Sie sich mit Datenbereinigungstechniken, bei denen Tabellen and andere Tools zum Einsatz kommen.
Das ist alles enthalten
10 Videos5 Lektüren6 Aufgaben1 Plug-in
Infos zu Modulinhalt anzeigen
10 Videos•Insgesamt 66 Minuten
Bereinigen Sie Ihre Daten!•3 Minuten
Warum Datenbereinigung wichtig ist•6 Minuten
Angie: Warum ich es liebe, Daten zu bereinigen•1 Minute
Schmutzige Daten erkennen und beseitigen•5 Minuten
Tools und Techniken zur Datenbereinigung•6 Minuten
Daten aus mehreren Quellen bereinigen•6 Minuten
Datenbereinigungsfunktionen in Tabellenkalkulationen•8 Minuten
Den Datenbereinigungsprozess optimieren•14 Minuten
Unterschiedliche Datenperspektiven•10 Minuten
Noch mehr Datenbereinigungstechniken•7 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 55 Minuten
Was sind schmutzige Daten?•10 Minuten
Häufige Fallstricke bei der Datenbereinigung•10 Minuten
Workflow-Automatisierung•10 Minuten
Lernprotokoll: Ihren Ansatz zum Bereinigen von Daten entwickeln•20 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 204 Minuten
Wochen-Challenge 2•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über saubere und schmutzige Daten•8 Minuten
Praktische Übung: Daten in Tabellenkalkulationen bereinigen•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zu Datenbereinigungstechniken•6 Minuten
Praktische Übung: Daten mit Tabellenkalkulationsfunktionen bereinigen•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über das Bereinigen von Daten in Tabellenkalkulationen•10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Datenintegrität/Sauber und schmutzig•15 Minuten
Daten mit SQL bereinigen
Modul 3•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Die Kenntnis verschiedener Möglichkeiten zur Bereinigung von Daten kann die Arbeit einer Fachkraft für Datenanalyse erheblich erleichtern. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten mit SQL bereinigen können. Sie lernen Abfragen und Funktionen kennen, die Sie in SQL verwenden können, um Ihre Daten zu bereinigen und anzupassen, um sie für die Analyse vorzubereiten.
Zeichenfolgenvariablen mit SQL bereinigen•13 Minuten
Erweiterte Funktionen für die Datenbereinigung, Teil 1•6 Minuten
Erweiterte Funktionen für die Datenbereinigung, Teil 2•9 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 45 Minuten
Als Junior-Fachkraft für Datenanalyse SQL verwenden•10 Minuten
SQL-Dialekte und ihre Verwendung•10 Minuten
Optional: Kunden-Dataset in BigQuery hochladen•10 Minuten
Optional: Das Transaktions-Dataset für das Geschäft in BigQuery hochladen•10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 192 Minuten
Wochen-Challenge 3•40 Minuten
Praktische Übung: Bearbeitungszeit mit SQL•60 Minuten
Testen Sie Ihr SQL-Wissen•6 Minuten
Praktische Übung: Daten mit SQL bereinigen•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zu SQL-Abfragen•6 Minuten
Selbstreflexion: Herausforderungen mit SQL•20 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
SQL-Code debuggen•10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Datenbereinigung mit SQL•15 Minuten
Bereinigungsergebnisse verifizieren und Bericht erstellen
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt des Datenanalyseprozesses. Mit der Verifizierung Ihrer Datenbereinigung und anschließenden Berichterstellung zeigen Sie, dass Ihre Daten für den nächsten Schritt bereit sind. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie mehr über die Prozesse, die mit der Verifizierung und Berichterstellung verbunden sind, sowie über deren Nutzen.
Das ist alles enthalten
6 Videos4 Lektüren4 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
6 Videos•Insgesamt 28 Minuten
Ergebnisse verifizieren und Bericht erstellen•3 Minuten
Datenbereinigung und Erwartungen•5 Minuten
Der letzte Schritt der Datenbereinigung•8 Minuten
Änderungen an bereinigten Daten erfassen•6 Minuten
Warum Dokumentation wichtig ist•3 Minuten
Feedback und Bereinigung•2 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 35 Minuten
Verifizierung der Datenbereinigung: Checkliste•10 Minuten
Änderungsprotokolle nutzen•10 Minuten
Fortgeschrittene Funktionen für eine schnelle Datenbereinigung•10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 70 Minuten
Wochen-Challenge 4•40 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über die manuelle Datenbereinigung•6 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zur Dokumentation des Bereinigungsprozesses•4 Minuten
Optional: Daten zu Ihrem Lebenslauf hinzufügen
Modul 5•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das Erstellen eines überzeugenden Lebenslaufs wird Ihnen bei Ihrer Karriere in Data Analytics hilfreich sein. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie alles über den Bewerbungsprozess mit einem Fokus auf der Erstellung eines Lebenslaufs, der Ihre Stärken und Erfahrungen hervorhebt. Selbst wenn Sie sich noch nicht auf Jobs bewerben, ist dies ein guter Zeitpunkt, Ihren Lebenslauf zu verbessern. Es ist wie das erste Training in einer neuen Sportsaison – das wollen Sie nicht verpassen!
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 35 Minuten
Über den Einstellungsprozess für eine Fachkraft für Datenanalyse•1 Minute
Der Bewerbungsprozess für eine Fachkraft für Datenanalyse•7 Minuten
Einen Lebenslauf erstellen•9 Minuten
Ihren Lebenslauf einzigartig machen•3 Minuten
Joseph: Inklusion von Schwarzen und Afroamerikanerinnen und Afroamerikanern in der Datenbranche•2 Minuten
Vorherige Arbeitserfahrungen übertragen•5 Minuten
Kate: Meine Karriere als Fachkraft für Datenanalyse•4 Minuten
Wo liegen Ihre Interessen?•4 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 30 Minuten
Ressourcen zur CareerCon auf YouTube•10 Minuten
Berufliche Fähigkeiten zu Ihrem Lebenslauf hinzufügen•10 Minuten
Soft Skills zu Ihrem Lebenslauf hinzufügen•10 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 180 Minuten
Praktische Übung: Einen Lebenslauf erstellen•60 Minuten
Praktische Übung: Fähigkeiten zu einem Lebenslauf hinzufügen•60 Minuten
Praktische Übung: Erfahrungen zu einem Lebenslauf hinzufügen•60 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Best Practices für Lebensläufe teilen•10 Minuten
Kurs-Challenge
Modul 6•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
Bereiten Sie sich auf die Kurs-Challenge vor, indem Sie die Begriffe und Definitionen im Glossar wiederholen. Beweisen Sie im Quiz dann Ihr Wissen über die Bedeutung von Stichprobengröße, Datenintegrität und die Verknüpfung von Daten mit Geschäftszielen. Sie werden auch die Möglichkeit haben, Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Datenbereinigungstechniken sowohl in der Tabellenkalkulation als auch in SQL anzuwenden. Dokumentieren, berichten und verifizieren Sie am Ende Ihren Datenbereinigungsprozess und Ihre Ergebnisse.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Infos zu Modulinhalt anzeigen
2 Videos•Insgesamt 2 Minuten
Es ist Zeit für die Kurs-Challenge•0 Minuten
Herzlichen Glückwunsch!•1 Minute
2 Lektüren•Insgesamt 5 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
Als Nächstes kommt ...•0 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 50 Minuten
Kurs-Challenge•50 Minuten
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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 in sozialen Medien posten.
Data Analytics umfasst die Sammlung, Transformation und Strukturierung 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 zu unterstützen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. 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 einen 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 gelehrt?
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.