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

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Python-Programmierung, Statistische Analyse, Daten bereinigen, Daten-Pipelines, Pandas (Python-Paket), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Daten importieren/exportieren, Regressionsanalyse, Datenanalyse, Datenumwandlung, Datenvisualisierung, Feature Technik, NumPy, Explorative Datenanalyse, Datenmanipulation, Datenwrangling, Matplotlib, Prädiktive Modellierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Python-Programmierung, Daten-Storytelling, Dashboard, Microsoft Excel, Daten importieren/exportieren, Big Data, Datenvisualisierungssoftware, Plotly, Interaktive Datenvisualisierung, Professionelles Netzwerken, Datenwrangling, Excel-Formeln, IBM Cognos-Analytik, Daten Präsentation, Web Scraping, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Generative KI, Datenanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 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: 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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten bereinigen, Daten importieren/exportieren, R-Programmierung, Paket- und Software-Management, Datenvisualisierungssoftware, R (Software), Rmarkdown, Ggplot2, Statistisches Programmieren, Datenmanipulation, Datenvisualisierung, Datenstrukturen, Datenanalyse, Tidyverse (R-Paket)
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

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

S.P. Jain Institute of Management and Research
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
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Daten-Storytelling, Dashboard, Web Content Accessibility Guidelines, Interaktive Datenvisualisierung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Datenvisualisierungssoftware, Power BI, Microsoft Power Plattform, Erweiterte Analytik, Statistische Berichterstattung, Daten Präsentation, Datenvisualisierung, Datenanalyse
Anfänger · Kurs · 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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