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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


  • I

    IBM

    Einführung in die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Erhebung von Daten, Datenanalyse, Datenwissenschaft, Daten-Storytelling, Datenerfassung, Daten Präsentation, Data Warehousing, Daten bereinigen, Big Data, Microsoft Excel, Apache Spark, Analytics, Analytik, Datenwrangling, Datenvisualisierung, Apache Hive, Daten-Seen, Statistische Analyse, Apache Hadoop, Data-Warehousing, Datenmarkt, Große Daten

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Excel-Grundlagen für die Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tabellenverarbeitungssoftware, Datenanalyse, Datenwissenschaft, Daten importieren/exportieren, Datenqualität, Google Sheets, Vorverarbeitung der Daten, Daten bereinigen, Excel-Formeln, Datenmanipulation, Daten Präsentation, Microsoft Excel, Datenintegrität, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenwrangling, Datenvorverarbeitung

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Datenanalyse mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Python-Programmierung, Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Daten importieren/exportieren, Feature Technik, Daten bereinigen, Matplotlib, Regressionsanalyse, Datenvisualisierung, Vorverarbeitung der Daten, Prädiktive Modellierung, NumPy, Prädiktive Analytik, Datenumwandlung, Datenmanipulation, Modell Bewertung, Statistische Analyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Modellevaluation, Datenvorverarbeitung

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google

    Google Data Analysis with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Preprocessing, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Wrangling, Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel

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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4676 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • L

    Logical Operations

    Power BI: Data Analysis, Reporting, and Connecting

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Power BI, Business Reporting, Business Intelligence, Data Storytelling, Business Intelligence Software, Data Visualization Software, Data Analysis, Microsoft Excel, Data Analysis Software, Data Modeling, Data Integration, Self Service Technologies, Data Management, Microsoft PowerPoint, Microsoft 365, Microsoft Office

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • M

    Microsoft

    Datenanalyse und Visualisierung mit Power BI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Interaktive Datenvisualisierung, Datenanalyse, Erweiterte Analytik, Daten-Storytelling, Daten Präsentation, Dashboard, Datenvisualisierung, Web Content Accessibility Guidelines, Power BI, Statistische Berichterstattung, Datenvisualisierungssoftware

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1000 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    Duke University

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Inferenz, R Programmierung, Bayessche Statistik, Datenvisualisierung, Peer Review, R (Software), Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeit, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Analyse, Stichproben (Statistik), Statistische Berichterstattung, Datenanalyse-Software, R-Programmierung, Statistische Hypothesentests

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    7655 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • G

    Google

    Introduction to Data Analysis Using Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Data Cleansing, Python Programming, Data Analysis, NumPy, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Analytical Skills, Scripting, Algorithms, Debugging

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Meta

    Datenanalyse mit Tabellenkalkulationen und SQL

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Statistik, Deskriptive Statistik, Datenanalyse, Tabellenverarbeitungssoftware, Korrelationsanalyse, Tableau Software, Daten-Storytelling, SQL, Google Sheets, Daten bereinigen, Datenvisualisierung, Dashboard, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenmanipulation, Datenvisualisierungssoftware

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • V

    Vanderbilt University

    ChatGPT Erweiterte Datenanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Prompt Engineering, Datenverarbeitung, Künstliche Intelligenz, ChatGPT, Kreativität, Daten Präsentation, Automatisierung, Informationsmanagement, Dokumentenverwaltung, Problemlösung, Schnelles Engineering, KI-Förderung

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Tabellenverarbeitungssoftware, Interaktive Datenvisualisierung, Excel-Formeln, Daten-Storytelling, IBM Cognos Analytics, Daten Präsentation, Daten bereinigen, Datenvisualisierung, Big Data, Microsoft Excel, Dashboard, Apache Hadoop, Datenwrangling, Große Daten, Apache Hive, Pivot-Tabellen und Diagramme, Statistische Analyse, IBM Cognos-Analytik, Datenvisualisierungssoftware, Analytische Fähigkeiten, Datenmarkt

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

1234…834

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
  • Google Data Analysis with Python: Google
  • Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel: Coursera
  • Power BI: Data Analysis, Reporting, and Connecting: Logical Operations
  • Datenanalyse und Visualisierung mit Power BI: Microsoft
  • Datenanalyse mit R: Duke University
  • Introduction to Data Analysis Using Python: Google
  • Datenanalyse mit Tabellenkalkulationen und SQL: Meta

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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