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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


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    I

    IBM

    Einführung in die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Datenwrangling, Interaktive Datenvisualisierung, Data Warehousing, Datenmarkt, Datenwissenschaft, Apache Hive, Microsoft Excel, Statistische Visualisierung, Daten importieren/exportieren, Daten-Storytelling, Bereinigung von Daten, Statistische Analyse, Apache Spark, Datenanalyse, Präsentation der Daten, Datenumwandlung, Große Daten, Apache Hadoop, Datenverarbeitung

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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    I

    IBM

    Excel-Grundlagen für die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Dateneingabe, Datenmanipulation, Qualität der Daten, Integrität der Daten, Datenwissenschaft, Microsoft Excel, Google Sheets, Daten importieren/exportieren, Bereinigung von Daten, Tabellenkalkulations-Software, Datenanalyse, Excel-Formeln, Pivot-Tabellen und Diagramme, Daten-Ethik

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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    M

    Microsoft

    Microsoft Data Analysis with SQL, Excel & Power BI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Data Storytelling, Power BI, Dashboard, Data Presentation, Transact-SQL, SQL, Microsoft SQL Servers, Excel Formulas, Microsoft Excel, Statistical Visualization, Data Cleansing, Transaction Processing, Prompt Engineering, Data Manipulation, Data Processing, Data Analysis, Dashboard Creation, Business Intelligence, Data Management

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1460 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    I

    IBM

    Datenanalyse mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Modell Ausbildung, Datenwrangling, Explorative Datenanalyse, Statistische Methoden, Python-Programmierung, Technische Merkmale, Datenmanipulation, Streudiagramme, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Daten importieren/exportieren, Bereinigung von Daten, Statistische Analyse, Datenanalyse, Regressionsanalyse, Datenumwandlung, Datenverarbeitung, Wissenschaftliche Visualisierung, Prädiktive Modellierung

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    G

    Google

    Google Data Analysis with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Code Reusability, Data Preprocessing, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Processing, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Data Structures, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Computer Programming, Programming Principles, Data Storage, Computational Logic

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

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    Status: Kostenlos
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    C

    Coursera

    Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel

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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4775 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
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    I

    IBM

    Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Datenwrangling, Interaktive Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, IBM Kognos-Analytik, Software zur Datenvisualisierung, Microsoft Excel, Statistische Visualisierung, Daten-Storytelling, Bereinigung von Daten, Analytische Fähigkeiten, Statistische Analyse, Tabellenkalkulations-Software, Datenanalyse, Präsentation der Daten, Excel-Formeln, Dashboard, Große Daten, Apache Hadoop, Pivot-Tabellen und Diagramme

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Einführung in die Datenanalyse mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenmanipulation, Daten-Strukturen, Grundsätze der Programmierung, Computerprogrammierung, Analytik, Skripting, Bereinigung von Daten, Analytische Fähigkeiten, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenanalyse, NumPy, Pandas (Python-Paket), Datenverarbeitung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
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    D

    Duke University

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Statistik, Explorative Datenanalyse, Statistische Methoden, Statistische Software, Wahrscheinlichkeit, Statistische Inferenz, Statistische Programmierung, Statistische Berichterstattung, R Programmierung, Statistische Analyse, R (Software), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Modellierung, Bayessche Statistik, Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Regressionsanalyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistische Hypothesenprüfung

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    7710 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    SQL for Data Analysis and Business Insights

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Stored Procedure, MySQL Workbench, SQL, Data Cleansing, Data-Driven Decision-Making, MySQL, Exploratory Data Analysis, Database Design, Data Presentation, Data Manipulation, Data Integration, Relational Databases, Data Import/Export, Database Management, Query Languages, Database Software, Report Writing, GitHub, Performance Tuning, Jupyter

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1008 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    Kostenloser Testzeitraum
    L

    Logical Operations

    Power BI: Datenanalyse, Berichterstellung und Verknüpfung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Selbstbedienungstechnologien, Datenverwaltung, Business Intelligence Software, Power BI, Integration von Daten, Business Intelligence, Microsoft 365, Software zur Datenvisualisierung, Microsoft Excel, Software zur Datenanalyse, Microsoft Power-Plattform, Microsoft PowerPoint, Datenmodellierung, Datenanalyse, Datenzugang, Geschäftsberichte

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

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    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Datenanalyse und -visualisierung mit Power BI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, Power BI, Business Intelligence, Erweiterte Analytik, Analytik, Software zur Datenvisualisierung, Statistische Visualisierung, Daten-Storytelling, Statistische Analyse, Datenanalyse, Präsentation der Daten, Deskriptive Statistik, Dashboard

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1070 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
  • Microsoft Data Analysis with SQL, Excel & Power BI: Microsoft
  • Datenanalyse mit Python: IBM
  • Google Data Analysis with Python: Google
  • Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel: Coursera
  • Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung: IBM
  • Einführung in die Datenanalyse mit Python: Google
  • Datenanalyse mit R: Duke University
  • SQL for Data Analysis and Business Insights: Coursera

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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