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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Interaktive Datenvisualisierung, Datenumwandlung, Datenanalyse, Daten-Storytelling, Bereinigung von Daten, Datenwissenschaft, Microsoft Excel, Apache Spark, Große Daten, Data Warehousing, Datenmarkt, Datenwrangling, Datenvisualisierung, Präsentation der Daten, Statistische Visualisierung, Apache Hive, Statistische Analyse, Daten importieren/exportieren, Apache Hadoop
★ 4.8 (20.586) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Informationen zum Datenschutz, Datenmanipulation, Google Sheets, Datenanalyse, Bereinigung von Daten, Datenwissenschaft, Dateneingabe, Microsoft Excel, Excel-Formeln, Datenqualität, Daten importieren/exportieren, Datenwrangling, Tabellenkalkulations-Software, Pivot-Tabellen und Diagramme, Qualität der Daten, Integrität der Daten
★ 4.7 (10.839) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Modell-Optimierung, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenumwandlung, Python-Programmierung, Bereinigung von Daten, Datenwissenschaft, Pandas (Python-Paket), Prädiktive Analytik, Statistische Modellierung, Analytik, Modellevaluation, Datenwrangling, Daten importieren/exportieren, Datenvisualisierung, Vorverarbeitung von Daten, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung
★ 4.7 (19.677) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Code Reusability, Data Preprocessing, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Processing, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Data Structures, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Computer Programming, Programming Principles, Data Storage, Computational Logic
★ 4.8 (134) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenanalyse, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Data Mining, Pivot-Tabellen und Diagramme, Microsoft Office, Microsoft Büro
★ 4.7 (4719) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Explorative Datenanalyse, Statistik, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Peer Review, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenvisualisierung, Stichproben (Statistik), Statistische Programmierung, Statistische Analyse, Statistische Hypothesenprüfung, Statistische Software, R (Software), Statistische Berichterstattung
★ 4.7 (7667) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Logical Operations
Kompetenzen, die Sie erwerben: Power BI, Business Reporting, Microsoft Power Platform, Business Intelligence, Business Intelligence Software, Data Visualization Software, Data Analysis, Microsoft Excel, Data Analysis Software, Data Modeling, Data Integration, Data Access, Self Service Technologies, Data Management, Microsoft PowerPoint, Microsoft 365, Microsoft Office
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Datenmanipulation, Deskriptive Statistik, Google Sheets, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Dashboard, Bereinigung von Daten, Analyse, Daten-Storytelling, SQL, Datenvisualisierung, Datenwrangling, Statistische Analyse, Tableau-Software, Abfragesprachen, Tabellenkalkulations-Software, Marketing-Analytik, Software zur Datenvisualisierung, Korrelationsanalyse
★ 4.6 (288) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Dashboard, Leitlinien für die Zugänglichkeit von Webinhalten, Daten-Storytelling, Erweiterte Analytik, Interaktive Datenvisualisierung, Datenanalyse, Microsoft Power-Plattform, Microsoft Power Plattform, Präsentation der Daten, Datenvisualisierung, Power BI, Datengestützte Entscheidungsfindung, Software zur Datenvisualisierung, Statistische Berichterstattung
★ 4.7 (1015) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Data Cleansing, Python Programming, Data Analysis, NumPy, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Programming Principles, Analytics, Analytical Skills, Scripting, Code Reusability
★ 4.7 (89) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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, Data Import/Export, Database Management, Query Languages, Database Software, Report Writing, GitHub, Performance Tuning, Jupyter
★ 4.6 (981) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Text Mining, Automatisierung, Datei-E/A, Datenanalyse, AI-Arbeitsabläufe, Datenumwandlung, Generative KI, Verwaltung von Dokumenten, Dateiverwaltung, Dokumentenverwaltung, ChatGPT, Künstliche Intelligenz, Präsentation der Daten, Schnelles Engineering, Statistische Visualisierung, Datenvisualisierung, Marketing-Automatisierung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Multimodale Aufforderungen, Plot (Grafiken), Prompt-Muster
★ 4.8 (977) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
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:
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.