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Kurse zur Datenanalyse

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.


Beliebte Datenanalyse Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Datenwrangling, Datenanalyse, Apache Spark, Datenverarbeitung, Daten-Storytelling, Daten-Seen, Big Data, Analytics, Apache Hive, Data-Warehousing, Apache Hadoop, Daten Präsentation, Datenmarkt, Erhebung von Daten, Auszug, Datenvisualisierung, Daten bereinigen, Microsoft Excel, Statistische Visualisierung

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    20.210 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
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    I

    IBM

    Excel-Grundlagen für die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Excel-Formeln, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenqualität, Datenmanipulation, Pivot-Tabellen und Diagramme, Daten importieren/exportieren, Google Sheets, Informationen zum Datenschutz, Daten bereinigen, Microsoft Excel

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    10.646 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    L

    Logical Operations

    Data Analysis and Visualization with Microsoft Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Analysis Expressions (DAX), Excel Formulas, Data Transformation, Data Presentation, Microsoft Excel, Data Visualization, Sampling (Statistics), Dashboard, Data Visualization Software, Spreadsheet Software, Report Writing, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Statistical Analysis, Data Cleansing, Microsoft Office, Geospatial Mapping, Microsoft 365, Productivity Software

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
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    I

    IBM

    Datenanalyse mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Statistische Analyse, Matplotlib, Pandas (Python-Paket), Regressionsanalyse, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, NumPy, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Datenvisualisierung, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Explorative Datenanalyse

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    19.572 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Google Data Analysis with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Preprocessing, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Wrangling, Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    81 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Datenanalyse mit R-Programmierung

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

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    11.818 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Grundlagen: Daten, überall Daten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Unternehmensanalytik, Gemeinsame Nutzung von Daten, Tabellenverarbeitungssoftware, Tableau Software, Datenanalyse, Datenethik, Datenvisualisierungssoftware, Google Sheets, Analytische Fähigkeiten, Analytics, SQL, Erhebung von Daten, Daten bereinigen, Datenvisualisierung, Datenverarbeitung

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    120.810 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Next-Level-Skills. Ersparnisse zum neuen Jahr.

    Sparen bei Coursera Plus
  • C

    Coursera

    Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Excel-Formeln, Datenanalyse, Tabellenverarbeitungssoftware, Microsoft Büro, Datenmanipulation, Data-Mining, Pivot-Tabellen und Diagramme, Microsoft Excel

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4545 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Methoden, Statistische Analyse, Bayessche Statistik, Statistische Modellierung, Regressionsanalyse, Statistik, Stichproben (Statistik), Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Peer Review, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Wahrscheinlichkeit, Datenanalyse-Software, R-Programmierung, R (Software), Statistische Berichterstattung, Datenvisualisierung, Statistische Inferenz, Statistische Hypothesentests, Explorative Datenanalyse

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    7632 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Datenanalyse und Visualisierung mit Power BI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Datenanalyse, Business Intelligence, Daten-Storytelling, Web Content Accessibility Guidelines, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Erweiterte Analytik, Daten Präsentation, Statistische Berichterstattung, Datenvisualisierung, Power BI

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    972 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Meta

    Datenanalyse mit Tabellenkalkulationen und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Datenanalyse, Statistik, Deskriptive Statistik, Tableau Software, Tabellenverarbeitungssoftware, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Datenmanipulation, Korrelationsanalyse, Pivot-Tabellen und Diagramme, SQL, Google Sheets, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Daten bereinigen

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    284 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    S

    S.P. Jain Institute of Management and Research

    Data Analysis

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Data Analysis, Analytics, Quantitative Research, Sampling (Statistics), Probability & Statistics, Business Analytics, Statistical Analysis, Regression Analysis, Data-Driven Decision-Making, Statistical Hypothesis Testing, Business Analysis, Microsoft Excel, Variance Analysis, Statistical Inference

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    22 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

  • Einführung in die Datenanalyse: IBM
  • Excel-Grundlagen für die Datenanalyse: IBM
  • Data Analysis and Visualization with Microsoft Excel: Logical Operations
  • Datenanalyse mit Python: IBM
  • Google Data Analysis with Python: Google
  • Datenanalyse mit R-Programmierung: Google
  • Grundlagen: Daten, überall Daten: Google
  • Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel: Coursera
  • Datenanalyse mit R: Duke University
  • Datenanalyse und Visualisierung mit Power BI: Microsoft

Häufig gestellte Fragen zum Thema Data Analysis

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:

  • Fachkraft für Datenanalyse, Interpretation von Datensätzen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
  • Business Intelligence Analyst, Nutzung von Daten als Grundlage für Strategien und Geschäftspraktiken.
  • Market Research Analyst, der Daten analysiert, um Markttrends und Verbraucherpräferenzen zu verstehen.
  • Operations Analyst, Nutzung von Daten zur Optimierung von Geschäftsabläufen und zur Steigerung der Effizienz.
  • Financial Analyst, der analytische Techniken einsetzt, um Finanzdaten zu bewerten und zukünftige Trends vorherzusagen.‎

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.‎

Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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  • Microsoft Power BI Fachkraft für Datenanalyse Zertifikat
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