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: Datenwissenschaft, Datenvisualisierung, Data Warehousing, Datenumwandlung, Bereinigung von Daten, Datenmarkt, Apache Hive, Daten importieren/exportieren, Apache Spark, Präsentation der Daten, Statistische Analyse, Statistische Visualisierung, Große Daten, Microsoft Excel, Datenverarbeitung, Apache Hadoop, Datenanalyse, Datenwrangling, Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling
★ 4.8 (20.582) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Datenwissenschaft, Informationen zum Datenschutz, Integrität der Daten, Google Sheets, Daten importieren/exportieren, Tabellenkalkulations-Software, Datenqualität, Datenmanipulation, Qualität der Daten, Microsoft Excel, Dateneingabe, Datenanalyse, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenwrangling, Excel-Formeln
★ 4.7 (10.838) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Datenumwandlung, Datenvisualisierung, Bereinigung von Daten, Explorative Datenanalyse, Datenwissenschaft, Prädiktive Analytik, Daten importieren/exportieren, Python-Programmierung, Analytik, Modell-Optimierung, Modellevaluation, Datenmanipulation, Statistische Modellierung, Datenverarbeitung, Pandas (Python-Paket), Datenvorverarbeitung, Bewertung des Modells, Datenanalyse, Datenwrangling, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung
★ 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 (133) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Office, Microsoft Büro, Microsoft Excel, Datenmanipulation, Data Mining, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenanalyse, Excel-Formeln
★ 4.7 (4719) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Bayessche Statistik, Explorative Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Peer Review, Statistik, Statistische Software, R Programmierung, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Inferenz, Statistische Hypothesenprüfung, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Datenanalyse, R (Software), Statistische Berichterstattung, Statistische Programmierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Methoden
★ 4.7 (7667) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 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: Erstellung des Dashboards, Datenvisualisierung, Power BI, Leitlinien für die Zugänglichkeit von Webinhalten, Software zur Datenvisualisierung, Microsoft Power-Plattform, Präsentation der Daten, Datengestützte Entscheidungsfindung, Microsoft Power Plattform, Dashboard, Statistische Berichterstattung, Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Erweiterte Analytik, Daten-Storytelling
★ 4.7 (1015) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

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: Generative KI, Automatisierung, Datenvisualisierung, Datenumwandlung, Künstliche Intelligenz, Plot (Grafiken), Präsentation der Daten, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Verwaltung von Dokumenten, ChatGPT, Statistische Visualisierung, Marketing-Automatisierung, Dokumentenverwaltung, Schnelles Engineering, Text Mining, Prompt-Muster, AI-Arbeitsabläufe, Datenanalyse, Dateiverwaltung, Multimodale Aufforderungen, Datei-E/A
★ 4.8 (976) · 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.