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

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

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

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

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Datenwrangling, Daten-Storytelling, Python-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Excel-Formeln, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Professionelles Netzwerken, Plotly, Big Data, Explorative Datenanalyse, Generative KI, IBM Cognos-Analytik, Microsoft Excel, Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Datenanalyse, Web Scraping
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: SQL, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenvisualisierungssoftware, Erhebung von Daten, Tableau Software, Analytics, Daten bereinigen, Datenethik, Datenverarbeitung, Unternehmensanalytik, Analytische Fähigkeiten, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenanalyse, Google Sheets, Datenvisualisierung, Gemeinsame Nutzung von Daten
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, SQL, Daten-Storytelling, Statistische Analyse, Datenvisualisierungssoftware, Daten importieren/exportieren, Tableau Software, Dashboard, Korrelationsanalyse, Daten bereinigen, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Google Sheets, Datenanalyse, Datenmanipulation, Tabellenverarbeitungssoftware, Pivot-Tabellen und Diagramme
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, R-Programmierung, Statistik, Korrelationsanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Bayessche Statistik, R (Software), Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit, Stichproben (Statistik), Statistische Methoden, Datenvisualisierung, Statistische Modellierung, Datenanalyse, Statistische Berichterstattung, Peer Review, Wahrscheinlichkeitsverteilung
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Daten-Storytelling, Statistische Analyse, Streudiagramme, Excel-Formeln, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Daten bereinigen, Big Data, Apache Hadoop, IBM Cognos-Analytik, Interaktive Datenvisualisierung, Tabellenverarbeitungssoftware, Microsoft Excel, Looker (Software), Datenanalyse, Daten Präsentation, Analytische Fähigkeiten, Datenvisualisierung, Baum-Karten
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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