Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dies ist der sechste Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. Sie lernen, wie Sie Ihre Datenergebnisse visualisieren und präsentieren, während Sie den Datenanalyseprozess abschließen. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Datenvisualisierungen, wie z. B. visuelle Dashboards, dazu beitragen können, Ihre Daten zum Leben zu erwecken. Außerdem lernen Sie Tableau kennen, eine Datenvisualisierungsplattform, mit der Sie effektive Visualisierungen für Ihre Präsentationen erstellen können. Bei Google tätige Fachleute für die Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, wie Sie häufige Datenanalyseaufgaben mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.
Nach Abschluss dieses Zertifikatsprogramms sind Lernende bestens gerüstet, um sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse zu bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.
Im Verlauf dieses Kurses werden Sie:
- die Bedeutung der Datenvisualisierung untersuchen;
- erfahren, wie Sie mithilfe von Data Storys eine überzeugende Erzählung entwickeln
- sich mit der Verwendung von Tableau zum Erstellen von Dashboards und Dashboard-Filtern vertraut machen
- erfahren, wie Sie mit Tableau effektive Visualisierungen erstellen
- die Prinzipien und Praktiken für effektive Präsentationen kennenlernen
- erfahren, wie Sie potenzielle Einschränkungen im Zusammenhang mit den Daten in Ihren Präsentationen berücksichtigen können
- Best Practices für das Beantworten von Fragen aus dem Publikum kennenlernen
Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung von Daten. In diesem Teil des Kurses werden Ihnen verschiedene Schlüsselkonzepte vorgestellt, darunter Barrierefreiheit, Design Thinking und andere Aspekte, die bei der Visualisierung von Analysedaten eine Rolle spielen.
Die wunderbare Welt der Visualisierungen•10 Minuten
Daten wachsen auf Entscheidungsbäumen•10 Minuten
Designprinzipien•10 Minuten
Daten sind schön•10 Minuten
Design Thinking zur Verbesserung der Visualisierung•10 Minuten
Profitipps zum Hervorheben wichtiger Informationen•10 Minuten
Ein Diagramm in 60 Minuten entwerfen•10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 144 Minuten
Wochen-Challenge 1•40 Minuten
Selbstreflexion: Die passende Visualisierung wählen•20 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zu Datenvisualisierungen •8 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zum Entwerfen von Datenvisualisierungen•8 Minuten
Praktische Übung: Eine Visualisierung erstellen•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zum Erstellen von Datenvisualisierungen•8 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Meet and Greet•10 Minuten
Datenvisualisierungen im täglichen Leben erkennen•10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Wiederholung: Ihre Roadmap für das Data Analytics Certificate•15 Minuten
Datenvisualisierungen mit Tableau erstellen
Modul 2•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Tableau ist ein Tool, mit dem Fachkräfte für Datenanalyse effektive Datenvisualisierungen erstellen können. In diesem Teil des Kurses lernen Sie alles über Tableau und darüber, welche Rolle Kreativität und Klarheit für die Visualisierung Ihrer Datenanalyseergebnisse haben.
Eine Datenvisualisierung in Tableau erstellen•6 Minuten
Das Gute, das Schlechte und das Hässliche•3 Minuten
Kreativ werden •4 Minuten
Daten in Tableau verknüpfen•9 Minuten
6 Lektüren•Insgesamt 55 Minuten
Bei Tableau Public anmelden•10 Minuten
Visualisierungen in Tabellenkalkulationen und Tableau•10 Minuten
Optional: Tableau Desktop verwenden•10 Minuten
Bonus-Leitfaden: Zusätzliche Einblicke in die Auswahl der richtigen Datenvisualisierung•10 Minuten
Tableau-Ressourcen zum Verknüpfen mehrerer Datenquellen •10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 206 Minuten
Wochen-Challenge 2•50 Minuten
Praktische Übung: Mit Tableau arbeiten•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über die ersten Schritte mit Tableau•10 Minuten
Selbstreflexion: Visuelle Elemente und Diagramme auswählen•20 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zum Erstellen von Visualisierungen in Tableau•6 Minuten
Praktische Übung: Üben Sie, Daten in Tableau zu verknüpfen•60 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Irreführende Visualisierungen•10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Effektive Visualisierungen erstellen•15 Minuten
Data Storys erstellen
Modul 3•6 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Ihre Ziele mit Ihren Daten durch entsprechende Erkenntnisse zu verknüpfen, ist für gutes Data Storytelling unerlässlich. In diesem Teil des Kurses lernen Sie Data Storys und ihre Eigenschaften kennen. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit Tableau Dashboards und Dashboard-Filter erstellen.
Sundas: So gehen Sie mit dem Hochstapler-Syndrom um•3 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 55 Minuten
Effektive Data Storys•10 Minuten
Lernprotokoll: Eine Geschichte mit Daten erzählen•20 Minuten
Dashboards und statische Erkenntnisse•10 Minuten
Ihr erstes Tableau-Dashboard erstellen•10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
7 Aufgaben•Insgesamt 211 Minuten
Weekly challenge 3•45 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zu Data Storys•6 Minuten
Praktische Übung: Diagramme erstellen, filtern und anpassen•30 Minuten
Praktische Übung: Ein Dashboard in Tableau erstellen•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über die Verwendung von Dashboards•4 Minuten
Praktische Übung: Präsentieren üben•60 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über die Vermittlung von Data Storys•6 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Feststellen, wann ein Dashboard erstellt werden sollte•10 Minuten
2 Plug-ins•Insgesamt 45 Minuten
Grundlagen des Data Storytelling•15 Minuten
Präsentationserzählung•30 Minuten
(Bildschirm-)Präsentationen entwickeln
Modul 4•7 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Teil des Kurses erfahren Sie, wie Sie Ihre Datenanalyse effektiv präsentieren. Bei der Erstellung der Präsentation berücksichtigen Sie alle Aspekte Ihrer Analyse und erstellen klare, zugängliche und überzeugende Datenvisualisierungen. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie potenzielle Einschränkungen erkennen und mögliche Fragen im Voraus erahnen können und später angemessen darauf reagieren.
Das ist alles enthalten
13 Videos7 Lektüren8 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
13 Videos•Insgesamt 68 Minuten
Das Gesamtbild•1 Minute
Mit einem Framework präsentieren•6 Minuten
Daten in die Präsentation einbinden•8 Minuten
Brittany: Präsentationstechniken für Nachwuchsfachkräfte für Datenanalyse•3 Minuten
Connor: Beispiel für eine schlechte Datenpräsentation•5 Minuten
Connor: Beispiel für eine gute Datenpräsentation•16 Minuten
Bewährte Tipps für Präsentationen•5 Minuten
Präsentieren wie ein Profi•5 Minuten
Fragen im Voraus erahnen•6 Minuten
Umgang mit Einwänden•4 Minuten
Best Practices für Rückfragen•5 Minuten
Connor: Daten übersetzen•3 Minuten
Herzlichen Glückwunsch!•1 Minute
7 Lektüren•Insgesamt 125 Minuten
Lernprotokoll: Überprüfen einer Folienpräsentation•20 Minuten
Schritt-für-Schritt-Kritik einer Präsentation•10 Minuten
Leitfaden: Sharing data findings in presentations •10 Minuten
Lernprotokoll: Präsentation bewerten•60 Minuten
Auf den Fragenteil vorbereiten•10 Minuten
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 Minuten
Als Nächstes geht es um …•10 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 183 Minuten
Wochen-Challenge 4•40 Minuten
Kurs-Challenge•75 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zu effektiven Präsentationen•10 Minuten
Selbstreflexion: Beispiele für gute Präsentationen•20 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen zu Präsentationstechniken und -praktiken•6 Minuten
Selbstreflexion: Einwände aus der Praxis•20 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über Vorbehalte und Einschränkungen bei Daten•6 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen über Zuhören, Antworten und Einbeziehen•6 Minuten
3 Diskussionsthemen•Insgesamt 30 Minuten
Bewertung von Präsentationen in der Praxis•10 Minuten
Auswertung von Präsentationen•10 Minuten
Um Feedback bitten•10 Minuten
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Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Grow with Google is an initiative that draws on Google's decades-long history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. We aim to help everyone – those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
Daten sind eine Gruppe von Fakten, die viele verschiedene Formen annehmen können, z. B. Zahlen, Bilder, Wörter, Videos, Beobachtungen und mehr. Wir verwenden und erzeugen täglich Daten, beispielsweise wenn wir eine Serie oder einen Song streamen oder etwas in sozialen Medien posten.
Data Analytics umfasst die Sammlung, Transformation und Organisation dieser Fakten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Was spricht für eine Karriere im Bereich Data Analytics?
Die täglich erzeugte Datenmenge ist enorm. Jedes Mal, wenn Sie Ihr Smartphone verwenden, online nach etwas suchen, Musik streamen, mit einer Kreditkarte einkaufen, in sozialen Medien posten oder GPS für die Routenplanung verwenden, erzeugen Sie Daten. Unternehmen müssen ihre Produkte, Dienstleistungen, Tools und Geschäftsstrategien kontinuierlich anpassen, um die Nachfrage von Zielgruppen zu erfüllen und auf neue Trends zu reagieren. Aus diesem Grund sind Fachleute für Datenanalyse gefragt und erhalten attraktive Vergütungen.
Fachleute für Datenanalyse erfassen Daten und Zahlen, um Unternehmen bei besseren Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Sie bereiten Daten auf, verarbeiten, analysieren und visualisieren diese, entdecken Muster und Trends und beantworten dabei wichtige Fragen. Basierend auf ihrer Arbeit kann ein gesamtes Team bessere Geschäftsentscheidungen treffen.
Warum sollte ich mich für das Google Data Analytics Certificate anmelden?
Mit dem Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten für eine Junior- oder Associate-Position im Bereich Data Analytics. Fachleute für Datenanalyse wissen, wie die richtigen Fragen gestellt werden. Sie können Daten für wichtige Erkenntnisse vorbereiten, verarbeiten und analysieren; ihre Erkenntnisse effektiv mit den Stakeholdern teilen und datengesteuerte Empfehlungen für überlegtes Handeln geben.
Sie lernen diese Fähigkeiten in unserem Zertifikatsprogramm durch interaktive Inhalte (Diskussionsaufforderungen, Quizfragen und Aktivitäten) in weniger als sechs Monaten mit weniger als 10 Stunden flexiblem Lernen pro Woche. Danach sind Sie sofort startklar. Dabei folgen Sie einem Lehrplan, der mit Beiträgen von Top-Arbeitgebenden und Branchenführenden wie Tableau, Accenture und Deloitte erstellt wurde. Sie haben sogar die Möglichkeit, eine Fallstudie abzuschließen, die Sie potenziellen Arbeitgebenden präsentieren können, um Ihre neuen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
Nach Abschluss des Programms haben Sie Zugang zu Karriereressourcen und knüpfen Kontakt mit Arbeitgebenden, die offene Einstiegspositionen im Bereich Data Analytics besetzen möchten.
Welcher Hintergrund ist erforderlich?
Es sind keine Vorkenntnisse in Tabellenkalkulationen oder Data Analytics erforderlich. Sie brauchen lediglich Mathematikkenntnisse auf Abiturniveau sowie Neugier darauf, wie die Dinge funktionieren.
Muss ich gut in Mathe sein, um dieses Zertifikat erlangen zu können?
Sie müssen kein Mathe-Ass sein, um das Zertifikat zu erlangen. Sie müssen neugierig und offen für das Lernen mit Zahlen (der Sprache der Datenanalyse) sein. Gute Fachleute für Datenanalyse beherrschen mehr als nur Mathematik. Es geht darum, die richtigen Fragen zu stellen, die besten Quellen zu finden, um Fragen effektiv zu beantworten, und die Ergebnisse in Visualisierungen anschaulich darzustellen.
Welche Tools und Plattformen werden im Kurs behandelt?
Sie lernen den Umgang mit Analysetools und -plattformen, wie Tabellenkalkulationen (Google Tabellen oder Microsoft Excel), SQL, Präsentationstools (PowerPoint oder Google Präsentationen), Tableau, RStudio und Kaggle.
Welche Plattform zur Tabellenkalkulation wird eingesetzt?
Die Lernenden können selbst auswählen, welche Plattform sie während des gesamten Programms verwenden möchten: Google Tabellen oder Microsoft Excel. Es liegt ganz im Ermessen der Lernenden. Alle Aktivitäten im gesamten Lehrplan können auf beiden Plattformen durchgeführt werden.
Muss ich die Kursreihenfolge einhalten?
Wir empfehlen ausdrücklich, die Kurse in der vorgestellten Reihenfolge abzuschließen, da die Inhalte der Kurse aufeinander aufbauen.
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Certificate?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.