Welche Karrieremöglichkeiten bieten sich mit Kenntnissen in der Datenanalyse?

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.

Beste Datenanalyse Kurse & Zertifikate 2026

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Data Analysis

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
IBM
Einführung in die Datenanalyse
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
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
19.971 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Excel-Grundlagen für die Datenanalyse
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
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
10.492 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Datenanalyse mit Python
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
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
19.510 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KI-Fähigkeiten
IBM
IBM Data Analyst
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
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
96.726 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Google Data Analysis with Python
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
4,9
Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
62 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Coursera
Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel
Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Microsoft Office, Data Mining
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
4435 Bewertungen
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Datenanalyse mit R-Programmierung
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)
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
11.728 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Grundlagen: Daten, überall Daten
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
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
119.764 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Datenanalyse mit R
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
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
7603 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Daten-Storytelling, Apache Hadoop, Daten bereinigen, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, Statistische Analyse, Streudiagramme, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Tabellenverarbeitungssoftware, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Datenanalyse, Big Data, Looker (Software), Analytische Fähigkeiten, IBM Cognos-Analytik, Baum-Karten
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
29.644 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Meta
Datenanalyse mit Tabellenkalkulationen und SQL
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
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
278 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Vorschau
S.P. Jain Institute of Management and Research
Data Analysis
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Quantitative Research, Statistical Hypothesis Testing, Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Business Analytics, Regression Analysis, Business Mathematics, Data-Driven Decision-Making, Statistical Analysis, Probability Distribution, Microsoft Excel, Statistical Inference, Probability, Variance Analysis, Estimation
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,5
Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
22 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

Einführung in die Datenanalyse: IBM
Excel-Grundlagen für die Datenanalyse: IBM
Datenanalyse mit Python: IBM
IBM Data Analyst: IBM
Google Data Analysis with Python: Google
Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel: Coursera
Datenanalyse mit R-Programmierung: Google
Grundlagen: Daten, überall Daten: Google
Datenanalyse mit R: Duke University
Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung: IBM

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.‎

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.