Finden Sie Datenanalyse-Kurse, die Fähigkeiten wie Dateninterpretation, Statistik und Visualisierungstechniken abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Datenwissenschaft, Wirtschaft und IT vor.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Daten bereinigen, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Datenwrangling, Statistische Visualisierung, Datenverarbeitung, Daten-Seen, Relationale Datenbanken, Big Data, Apache Hadoop, Erhebung von Daten, Microsoft Excel, Analytics, Apache Spark, Data-Warehousing, Datenvisualisierung, Datenmarkt, Apache Hive
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten bereinigen, Datenverarbeitung, Datenwrangling, Informationen zum Datenschutz, Datenanalyse, Datenqualität, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenintegrität, Pivot-Tabellen und Diagramme, Daten importieren/exportieren, Datenmanipulation, Google Sheets
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten bereinigen, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Datenwrangling, Datenanalyse, Daten-Pipelines, Python-Programmierung, NumPy, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Explorative Datenanalyse, Matplotlib, Pandas (Python-Paket), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenvisualisierung, Daten importieren/exportieren, Prädiktive Modellierung, Datenumwandlung, Feature Technik, Datenmanipulation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Unstructured Data, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Data Validation, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten bereinigen, Datenvisualisierungssoftware, R-Programmierung, Datenanalyse, Datenstrukturen, Statistisches Programmieren, R (Software), Rmarkdown, Ggplot2, Datenvisualisierung, Tidyverse (R-Paket), Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Paket- und Software-Management
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Microsoft Office, Data Mining
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Dashboard, IBM Cognos-Analytik, Datenwrangling, SQL, Statistische Visualisierung, Python-Programmierung, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Plotly, Interaktive Datenvisualisierung, Professionelles Netzwerken, Explorative Datenanalyse, Microsoft Excel, Excel-Formeln, Generative KI, Daten importieren/exportieren, Daten Präsentation, Datenvisualisierung, Datenumwandlung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Gemeinsame Nutzung von Daten, Unternehmensanalytik, Daten bereinigen, Datenvisualisierungssoftware, Erhebung von Daten, Datenverarbeitung, Datenanalyse, SQL, Tableau Software, Datenethik, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Google Sheets, Analytics, Analytische Fähigkeiten, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenvisualisierung
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Peer Review, Regressionsanalyse, Statistik, Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Korrelationsanalyse, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Explorative Datenanalyse, R (Software), Datenvisualisierung, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit, Statistische Modellierung, Statistische Berichterstattung, R-Programmierung
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Daten-Storytelling, Statistische Analyse, Daten bereinigen, Deskriptive Statistik, SQL, Datenvisualisierungssoftware, Korrelationsanalyse, Tableau Software, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Daten importieren/exportieren, Pivot-Tabellen und Diagramme, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenmanipulation, Google Sheets
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Dashboard, Daten bereinigen, Statistische Analyse, IBM Cognos-Analytik, Streudiagramme, Datenwrangling, Statistische Visualisierung, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Big Data, Apache Hadoop, Interaktive Datenvisualisierung, Analytische Fähigkeiten, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Looker (Software)
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Automatisierung, Schnelles Engineering, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Kreativität, Informationsmanagement, Problemlösung, Dokumentenverwaltung, Dateiverwaltung, Daten Präsentation, ChatGPT
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.