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

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Regressionsanalyse, Daten bereinigen, Prädiktive Modellierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenumwandlung, Daten importieren/exportieren, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Python-Programmierung, Datenmanipulation, Pandas (Python-Paket), Datenvisualisierung, Feature Technik, NumPy, Matplotlib, Daten-Pipelines, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenanalyse
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, Statistisches Programmieren, Daten importieren/exportieren, Datenstrukturen, Paket- und Software-Management, Datenmanipulation, Rmarkdown, R (Software), Ggplot2, Datenvisualisierung, Datenanalyse, R-Programmierung, Tidyverse (R-Paket)
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, Datenwrangling, SQL, Explorative Datenanalyse, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Daten importieren/exportieren, Plotly, Python-Programmierung, Professionelles Netzwerken, Generative KI, Excel-Formeln, IBM Cognos-Analytik, Microsoft Excel, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Big Data, Datenanalyse, Web Scraping
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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

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

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Automatisierung, Social Media Inhalte, Datenumwandlung, Erstellung von Inhalten, Schnelles Engineering, Datenanalyse, Komplexe Problemlösung, Workflow Management, Dokumentenverwaltung, Produktivitätssoftware, Marketing Automation
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), Pivot Tables And Charts, Data Manipulation, Data Import/Export, NumPy, Time Series Analysis and Forecasting, Business Reporting, Jupyter, Data Wrangling, Microsoft Excel, Data Transformation, Matplotlib, Data Analysis, Data Cleansing, Analytics, Data Processing, Management Reporting, Business Analytics, Python Programming, Numerical Analysis
Anfänger · Spezialisierung · 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:
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