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Kurse zur Datenvisualisierung

Datenvisualisierungs-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Informationen klar dargestellt und Muster sichtbar gemacht werden. Sie können Fähigkeiten in Diagrammgestaltung, Storytelling, Tool-Nutzung und Präsentation aufbauen. Viele Kurse stellen Grafikwerkzeuge und Beispiele vor, mit denen Sie Daten verständlich kommunizieren können.


Beliebte Datenvisualisierung Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Erste Schritte bei der Datenvisualisierung in R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Software zur Datenvisualisierung, R Programmierung, Daten importieren/exportieren, Tidyverse (R-Paket), Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Installation der Software, Datenvisualisierung, Dateiverwaltung, Rmarkdown, Statistische Berichterstattung, Statistische Visualisierung, Datenwrangling, R (Software)

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Daten bereinigen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Validierung von Daten, Datenvalidierung, Tabellenkalkulations-Software, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Google Sheets, Qualität der Daten, Datenqualität, SQL, Integrität der Daten, Bereinigung von Daten, Stichproben (Statistik), Analytik

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California, Davis

    Datenvisualisierung mit Tableau Projekt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tableau-Software, Daten-Storytelling, Peer Review, Software zur Datenvisualisierung, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse, Präsentation der Daten, Qualität der Daten, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Datenqualität, Dashboard, Entwicklung von Vorschlägen, Erstellung des Dashboards, Interaktive Datenvisualisierung, Datenwrangling, Datenzugang

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Python-Daten-Strukturen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Computer-Programmierwerkzeuge, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Datenwörterbuch, Datenmanipulation, Installation der Software, Dateiverwaltung, Datenspeicher, Daten-Strukturen, Entwicklungsumgebung, Datei-E/A

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Generative KI für Datenvisualisierung und Data Storytelling

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Software zur Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, LLM-Bewerbung, Präsentation der Daten, Modellierung großer Sprachen, Generative KI, Datenwrangling

    4,1
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    34 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Erweiterte Datenvisualisierung mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Software zur Datenvisualisierung, Geografische Informationen und Technologie, Plotly, Datenmanipulation, Analyse räumlicher Daten, Geospatial Mapping, Tidyverse (R-Paket), Plot (Grafiken), Datenvisualisierung, Ggplot2, Rmarkdown, Streudiagramme, Statistische Berichterstattung, Räumliche Analyse, Interaktive Datenvisualisierung, Grafische Darstellung, Datenwrangling, Statistische Visualisierung, R (Software)

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Google Data Analytics Capstone: Vervollständigen Sie eine Fallstudie

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analytische Fähigkeiten, Fallstudien, Interviewing-Fähigkeiten, Software zur Datenvisualisierung, Künstliche Intelligenz, Analyse, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Tabellenkalkulations-Software, Präsentationen, Web-Präsenz, Datenvisualisierung, Analytik, LinkedIn, Bereinigung von Daten, AI-Förderung, Portfolio-Verwaltung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Python for Data Visualization: Matplotlib & Seaborn

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Histogram, Plot (Graphics), Data Visualization, Seaborn, Scatter Plots, Data Visualization Software, Scientific Visualization, Interactive Data Visualization, Statistical Visualization, Exploratory Data Analysis, Graphing, Python Programming

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

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edureka

    Python for Data Visualization and Analysis

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Visualization, Data Presentation, Matplotlib, Plotly, Seaborn, Plot (Graphics), Exploratory Data Analysis, Dashboard Creation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Datenvisualisierung und -transformation mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Datenwissenschaft, Statistik, Software zur Datenvisualisierung, R Programmierung, Git (Versionskontrollsystem), Datenanalyse, Tidyverse (R-Paket), Versionskontrolle, Statistische Analyse, Statistische Programmierung, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, GitHub, Ggplot2, Plot (Grafiken), Statistische Berichterstattung, Datenwrangling, Statistische Visualisierung, R (Software)

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Verstehen und Visualisieren von Daten mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Python-Programmierung, Statistik, NumPy, Software zur Datenvisualisierung, Statistische Methoden, Matplotlib, Datenanalyse, Statistische Analyse, Statistische Programmierung, Statistische Inferenz, Datenvisualisierung, Plot (Grafiken), Explorative Datenanalyse, Datenerhebung, Seaborn, Stichproben (Statistik), Datenerfassung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Jupyter, Statistische Visualisierung

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    2726 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    N

    Northeastern University

    Datenvisualisierung mit Python & R für Ingenieure

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, NumPy, Software zur Datenvisualisierung, Python-Programmierung, Große Daten, Data Mining, Datenverarbeitung, Unstrukturierte Daten, Grundsätze der Programmierung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenkompetenz, Datenvisualisierung, Plot (Grafiken), Explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Computerprogrammierung, Bereinigung von Daten, Vorverarbeitung von Daten, Statistische Visualisierung, Grafische Darstellung, Computer Programmierung

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

1…678…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data visualization Kurse

  • Erste Schritte bei der Datenvisualisierung in R: Johns Hopkins University
  • Daten bereinigen: Google
  • Datenvisualisierung mit Tableau Projekt: University of California, Davis
  • Python-Daten-Strukturen: University of Michigan
  • Generative KI für Datenvisualisierung und Data Storytelling: Coursera
  • Erweiterte Datenvisualisierung mit R: Johns Hopkins University
  • Google Data Analytics Capstone: Vervollständigen Sie eine Fallstudie: Google
  • Python for Data Visualization: Matplotlib & Seaborn: Coursera
  • Python for Data Visualization and Analysis: Edureka
  • Datenvisualisierung und -transformation mit R: Duke University

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