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

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Datenwrangling, Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Datenumwandlung, Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, NumPy, Daten importieren/exportieren, Daten bereinigen, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Python-Programmierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Matplotlib, Statistische Analyse, Daten-Pipelines, Feature Technik, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse
Mittel · Kurs · 1–3 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: Datenmanipulation, Excel-Formeln, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenanalyse, Microsoft Büro, Microsoft Excel, Pivot-Tabellen und Diagramme, Data-Mining
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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

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

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

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Kreativität, Künstliche Intelligenz, Informationsmanagement, Dateiverwaltung, Datenanalyse, Datenverarbeitung, ChatGPT, Dokumentenverwaltung, Daten Präsentation, Problemlösung, Automatisierung, Schnelles Engineering
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erweiterte Analytik, Datenanalyse, Daten Präsentation, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Business Intelligence, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Dashboard, Daten-Storytelling, Power BI, Web Content Accessibility Guidelines, Microsoft Power Plattform, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Statistische Berichterstattung, Datenvisualisierung
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Excel-Formeln, IBM Cognos-Analytik, Streudiagramme, Tabellenverarbeitungssoftware, Daten Präsentation, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, Daten bereinigen, Daten-Storytelling, Apache Hadoop, Analytische Fähigkeiten, Datenanalyse, Microsoft Excel, Statistische Analyse, Looker (Software), Big Data, Datenvisualisierung, Baum-Karten, Apache Hive
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 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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