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: Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Transformieren, Dashboard, Analytische Fähigkeiten, Datenwissenschaft, Data Warehousing, Data Mining, Technologien zur Datenspeicherung, Datenwrangling, Analytik, Datenkompetenz, Große Daten, Auszug, Microsoft Excel, Analyse, Präsentation der Daten, Datenmarkt, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Deskriptive Analytik, Laden Sie
★ 4.7 (20.870) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten importieren/exportieren, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenwissenschaft, Daten-Ethik, Integrität der Daten, Datenwrangling, Google Sheets, Microsoft Excel, Excel-Formeln, Datenmanipulation, Qualität der Daten, Tabellenkalkulations-Software, Dateneingabe, Datenanalyse, Bereinigung von Daten
★ 4.7 (11.026) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Datenverarbeitung, Regressionsanalyse, Daten importieren/exportieren, Modell Ausbildung, Wissenschaftliche Visualisierung, Python-Programmierung, Streudiagramme, Statistische Methoden, Datenwrangling, Bewertung des Modells, Vorverarbeitung von Daten, Datenmanipulation, Technische Merkmale, Datenumwandlung, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Bereinigung von Daten
★ 4.7 (19.797) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate
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, Programming Principles, Data Import/Export, Data Storage, Computational Logic
★ 4.7 (201) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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 (1510) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Pivot-Tabellen und Diagramme, Microsoft Office, Data Mining, Microsoft Excel, Excel-Formeln, Datenmanipulation, Datenanalyse
★ 4.7 (4783) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Datenverarbeitung, Analytische Fähigkeiten, Python-Programmierung, Computerprogrammierung, Skripting, NumPy, Objektorientierte Programmierung (OOP), Analytik, Datenmanipulation, Grundsätze der Programmierung, Datenanalyse, Daten-Strukturen, Bereinigung von Daten
★ 4.6 (191) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Interaktive Datenvisualisierung, Transformieren, Pivot-Tabellen und Diagramme, Dashboard, Erstellung des Dashboards, Analytische Fähigkeiten, Software zur Datenvisualisierung, Data Mining, Analytik, Datenkompetenz, Auszug, Microsoft Excel, Excel-Formeln, Analyse, Präsentation der Daten, Tabellenkalkulations-Software, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Deskriptive Analytik, Laden Sie, Bereinigung von Daten
★ 4.7 (31.125) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Stichproben (Statistik), Statistische Methoden, Statistische Hypothesenprüfung, Statistik, Statistische Berichterstattung, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Bayessche Statistik, Statistische Programmierung, R (Software), Statistische Inferenz, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, R Programmierung, Statistische Software
★ 4.7 (7733) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Prädiktive Analytik, Modellierung großer Sprachen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Generative KI, Erweiterte Analytik, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Vorhersage, Bewertung des Modells, Text Mining, Generative adversarische Netze (GANs), Erkennung von Anomalien, Generative Modellarchitekturen, Unstrukturierte Daten, Statistisches maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenanalyse
★ 4.6 (69) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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
★ 4.6 (991) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Rice University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Grafische Darstellung, Daten importieren/exportieren, Pivot-Tabellen und Diagramme, Streudiagramme, Software zur Datenvisualisierung, Histogramm, Microsoft Excel, Excel-Formeln, Datenmanipulation, Präsentation der Daten, Tabellenkalkulations-Software, Datenanalyse
★ 4.7 (10.511) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen
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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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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.