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
Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Google zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dies ist der zweite Kurs des Google Advanced Data Analytics Certificate. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die Geschichte in den Daten finden und diese Geschichte auf fesselnde Weise erzählen können. Sie erfahren, wie Datenexperten Storytelling einsetzen, um ihre Daten besser zu verstehen und Teammitgliedern und Stakeholdern wichtige Erkenntnisse zu vermitteln. Außerdem üben Sie sich in der explorativen Datenanalyse und lernen, wie Sie effektive Datenvisualisierungen erstellen.
Google-Mitarbeiter, die derzeit in diesem Bereich arbeiten, werden Sie durch diesen Kurs führen, indem sie praktische Aktivitäten anbieten, die relevante Aufgaben simulieren, Beispiele aus ihrer täglichen Arbeit teilen und Ihnen helfen, Ihre Datenanalyse-Fähigkeiten aufzubauen, um sich auf Ihre Karriere vorzubereiten.
Lernende, die die acht Kurse dieses Programms absolvieren, verfügen über die erforderlichen Fähigkeiten, um sich für Jobs in der Datenwissenschaft und fortgeschrittenen Datenanalyse zu bewerben. Dieses Zertifikat setzt Vorkenntnisse der grundlegenden analytischen Prinzipien, Fähigkeiten und Tools voraus, die im Google Data Analytics-Zertifikat behandelt werden.
Am Ende dieses Kurses werden Sie: - Python-Tools verwenden, um die Struktur und das Format von Rohdaten zu untersuchen - relevante Python-Bibliotheken auswählen, um Rohdaten zu bereinigen - demonstrieren, wie kategoriale Daten mit Python in numerische Daten umgewandelt werden - Fähigkeiten zur Eingabevalidierung einsetzen, um einen Datensatz mit Python zu validieren - Techniken zur Erstellung zugänglicher Datenvisualisierungen mit Tableau identifizieren - Entscheidungen über fehlende Daten und Ausreißer treffen - Daten durch die Manipulation von Datumszeichenfolgen strukturieren und organisieren
Sie lernen, wie Sie die Geschichten in den Daten finden und sie mit Ihrem Publikum teilen können. Sie lernen die Methoden und Vorteile der Datenbereinigung kennen und erfahren, wie diese Ihnen helfen kann, diese Geschichten zu entdecken. Sie werden auch die Schritte des EDA-Prozesses durchgehen und lernen, wie EDA Ihnen helfen kann, Daten schnell zu verstehen. Schließlich werden Sie verschiedene Möglichkeiten zur Visualisierung von Daten kennenlernen, um wichtige Erkenntnisse zu vermitteln.
Das ist alles enthalten
8 Videos5 Lektüren3 Aufgaben2 Plug-ins
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 37 Minuten
Einführung in Kurs 2•5 Minuten
Robb: Hindernisse und Erfolge•4 Minuten
Willkommen bei Modul 1•1 Minute
Finden Sie Geschichten mit Hilfe der sechs Methoden der explorativen Datenanalyse•10 Minuten
Benj: Datenwissenschaft und Geschichtenerzählen•3 Minuten
Kombinieren Sie PACE- und EDA-Verfahren•7 Minuten
PACE mit Datenvisualisierungen•5 Minuten
Nachbereitung•3 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 34 Minuten
Kurs 2 Übersicht•8 Minuten
Hilfreiche Ressourcen und Tipps•8 Minuten
Fallstudie: Deloitte•8 Minuten
Referenzhandbuch: Der EDA-Prozess•8 Minuten
Glossarbegriffe aus Modul 1•2 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 62 Minuten
Aufgabe Modul 1•50 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen: Geschichten mit Daten erzählen•6 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen: Wie PACE die EDA und Datenvisualisierungen beeinflusst•6 Minuten
[NUR für Türkischlernende] Kategorisieren: Bewährte EDA-Verfahren - Türkçe•10 Minuten
Rohdaten erforschen
Modul 2•7 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Bei der Suche nach Geschichten in Daten mithilfe von EDA geht es darum, Rohdaten zu organisieren und zu interpretieren. Python kann Ihnen dabei helfen, dies schnell und effektiv zu tun. Sie lernen, wie Sie Python verwenden, um die EDA-Praktiken des Entdeckens und Gestaltens durchzuführen.
[NUR für Türkischlerner] Kategorisieren: Strukturierungsmethoden - Türkçe•10 Minuten
Bereinigen Sie Ihre Daten
Modul 3•7 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Sie werden drei weitere EDA-Praktiken kennenlernen: Bereinigung, Verknüpfung und Validierung. Sie werden die Bedeutung dieser Verfahren für die Datenanalyse entdecken und Python verwenden, um Daten zu bereinigen, zu validieren und zu verknüpfen.
Tätigkeit: Validierung und Bereinigung Ihrer Daten•60 Minuten
Exemplarisch: Validierung und Bereinigung Ihrer Daten•20 Minuten
2 Plug-ins•Insgesamt 20 Minuten
Identifizieren: Python-Funktionen zur Datenbereinigung•10 Minuten
[NUR für Türkischlernende] Identifizieren: Python-Funktionen zur Bereinigung von Daten - Türkçe•10 Minuten
Datenvisualisierungen und Präsentationen
Modul 4•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Sie üben das Erstellen und Präsentieren von Datengeschichten in einer ethischen, zugänglichen und professionellen Weise. Außerdem lernen Sie fortgeschrittene Datenvisualisierungstechniken in Tableau kennen.
Das ist alles enthalten
8 Videos11 Lektüren5 Aufgaben2 Plug-ins
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 41 Minuten
Willkommen bei Modul 4•3 Minuten
Der Lebenszyklus der Visualisierung•5 Minuten
Arbeiten mit Tableau, Teil 1•7 Minuten
Arbeiten mit Tableau, Teil 2•7 Minuten
Drew: Erkunden Sie die Möglichkeiten von Daten•3 Minuten
Erstellen Sie überzeugende Geschichten mit Tableau•9 Minuten
Präsentieren wie ein Profi mit Tableau•6 Minuten
Nachbereitung•1 Minute
11 Lektüren•Insgesamt 64 Minuten
Tableau Öffentlicher Überblick•8 Minuten
So melden Sie sich bei Tableau Public an•8 Minuten
Laden Sie Ihre Datensätze herunter und beginnen Sie mit der Präsentation mit Tableau•4 Minuten
Anleitung zum Mitmachen: Arbeiten mit Tableau, Teil 1•4 Minuten
Anleitung zum Mitmachen: Arbeiten mit Tableau, Teil 2•8 Minuten
Beispiel für eine Aktivität: Entwerfen Sie in Tableau Public ein Balkendiagramm, das eine Geschichte erzählt•4 Minuten
Anleitung zum Mitmachen: Fesselnde Geschichten mit Tableau verfassen•8 Minuten
Die fünf besten Ressourcen zur Datenvisualisierung•8 Minuten
Anleitung zum Mitmachen: Präsentieren wie ein Profi mit Tableau•4 Minuten
Beispiel für eine Aktivität: Erstellen Sie ein interaktives Dashboard in Tableau Public•4 Minuten
Glossarbegriffe aus Modul 4•4 Minuten
5 Aufgaben•Insgesamt 120 Minuten
Modul 4: Aufgabe•50 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen: Präsentieren Sie eine Geschichte•4 Minuten
Aktivität: Entwerfen Sie in Tableau Public ein Balkendiagramm, das eine Geschichte erzählt•30 Minuten
Aktivität: Erstellen Sie ein interaktives Dashboard in Tableau Public•30 Minuten
Testen Sie Ihr Wissen: Tableau für Fortgeschrittene•6 Minuten
[NUR für Türkischlernende] Identifizieren: Überzeugende Visualisierungen - Türkçe•10 Minuten
Kurs 2 Projekt am Ende des Kurses
Modul 5•7 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Projekt zum Abschluss des Kurses üben Sie die Verwendung von Python zur Durchführung von EDA an einem Datensatz für ein Arbeitsplatzszenario. Anschließend verwenden Sie Python und Tableau, um die Daten zu visualisieren.
Das ist alles enthalten
4 Videos10 Lektüren4 Aufgaben6 Unbewertete Labore
Infos zu Modulinhalt anzeigen
4 Videos•Insgesamt 9 Minuten
Willkommen bei Modul 5•3 Minuten
Einführung in Ihr Kurs 2 Portfolio-Projekt zum Abschluss des Kurses•1 Minute
Projektnachbereitung am Ende des Kurses und Tipps für den weiteren beruflichen Erfolg•2 Minuten
Nachbereitung des Kurses•3 Minuten
10 Lektüren•Insgesamt 52 Minuten
Erkunden Sie Ihre Arbeitsplatzszenarien aus Kurs 2•8 Minuten
Überblick über das Portfolio-Projekt am Ende von Kurs 2: Automatidata•8 Minuten
Beispiel für eine Aktivität: Erstellen Sie Ihr Kurs 2 Automatidata-Projekt•4 Minuten
Überblick über das Portfolio-Projekt am Ende von Kurs 2: TikTok•8 Minuten
Beispiel für eine Aktivität: Erstellen Sie Ihr Kurs 2 TikTok-Projekt•4 Minuten
Überblick über das Portfolio-Projekt am Ende von Kurs 2: Waze•8 Minuten
Beispiel für eine Aktivität: Erstellen Sie Ihr Kurs-2-Waze-Projekt•4 Minuten
Glossar zu Kurs 2•2 Minuten
Reflektieren und mit Gleichaltrigen in Kontakt treten•2 Minuten
Starten Sie mit dem nächsten Kurs•4 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 135 Minuten
Bewerten Sie Ihr Kurs 2 Projekt am Ende des Kurses•45 Minuten
Aktivität: Erstellen Sie Ihr Kurs 2 Automatidata-Projekt•30 Minuten
Aktivität: Erstellen Sie Ihr TikTok-Projekt für Kurs 2•30 Minuten
Aktivität: Erstellen Sie Ihr Kurs-2-Waze-Projekt•30 Minuten
Grow with Google ist eine Initiative, die sich auf die jahrzehntelange Erfahrung von Google bei der Entwicklung von Produkten, Plattformen und Dienstleistungen stützt, die Menschen und Unternehmen helfen, zu wachsen. Unser Ziel ist es, allen - denjenigen, die die Arbeitskräfte von heute bilden, und den Studenten, die die Arbeitskräfte von morgen vorantreiben werden - Zugang zu den besten Schulungen und Tools von Google zu verschaffen, damit sie ihre Fähigkeiten, ihre Karrieren und ihre Unternehmen weiterentwickeln können.
Was sind Datenwissenschaft und fortgeschrittene Data Analytics?
Unternehmen jeder Art und Größe haben Geschäftsprozesse, bei denen riesige Datenmengen anfallen. Jeden Moment werden alle Arten von Informationen von Computern, dem Internet, Telefonen, Texten, Streaming-Videos, Fotos, Sensoren und vielem mehr erzeugt. In der globalen digitalen Landschaft sind die Daten zunehmend unpräzise, chaotisch und unstrukturiert. Da die Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten exponentiell zunimmt, haben Unternehmen Schwierigkeiten, damit Schritt zu halten.
Datenwissenschaft und fortgeschrittene Data Analytics sind Teil eines Fachgebiets, das Rohdaten nutzt, um neue Wege der Modellierung und des Verständnisses des Unbekannten zu schaffen. Um Erkenntnisse zu gewinnen, sind Unternehmen auf Datenexperten angewiesen, die Daten erfassen, organisieren und interpretieren, um sie für interne Projekte und Prozesse zu nutzen. Datenwissenschaftler und fortgeschrittene Fachkräfte für Datenanalyse stützen sich auf eine Kombination wichtiger Fähigkeiten, darunter Statistik, wissenschaftliche Methoden, Datenanalyse und künstliche Intelligenz.
Was machen Datenexperten?
Ein Datenexperte ist ein Begriff, der jede Person beschreibt, die mit Daten arbeitet und/oder über Datenkenntnisse verfügt. Ein Datenexperte ist zumindest in der Lage, Daten zu erkunden, zu bereinigen, auszuwählen, zu analysieren und zu visualisieren. Sie können auch gut mit dem Schreiben von Code umgehen und sind mit den Techniken vertraut, die von Statistikern und Ingenieuren für maschinelles Lernen verwendet werden, einschließlich der Erstellung von Modellen, der Entwicklung algorithmischen Denkens und der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
Datenexperten sind für das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen verantwortlich. Die Rolle eines Datenexperten wird von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich definiert. Im Allgemeinen verfügen Datenexperten über technische und strategische Fähigkeiten, die fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen erfordern. Sie führen eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit dem Sammeln, Strukturieren, Interpretieren, Überwachen und Berichten von Daten in zugänglichen Formaten aus, damit die Beteiligten die Daten verstehen und effektiv nutzen können. Letztlich hilft die Arbeit von Datenexperten Organisationen, fundierte, ethische Entscheidungen zu treffen.
Warum eine Laufbahn in der Datenwissenschaft oder fortgeschrittenen Data Analytics einschlagen?
Große Datenmengen - und die zur Verwaltung und Analyse dieser Daten erforderliche Technologie - werden immer leichter zugänglich. Aus diesem Grund gibt es immer mehr Karrieremöglichkeiten für Menschen, die mithilfe von Daten Geschichten erzählen können, wie z. B. leitende Fachkräfte für Datenanalyse und Data Scientists. Diese Fachleute sammeln, analysieren und interpretieren große Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen. Ihre Aufgaben erfordern fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, Prognosemodellierung und maschinelles Lernen.
Auf welche Jobs kann ich mich mit diesem Zertifikat vorbereiten?
Das Google Advanced Data Analytics-Zertifikat auf Coursera wurde entwickelt, um Lernende auf Rollen als Datenwissenschaftler auf Einstiegsebene und Fachkräfte für Datenanalyse auf fortgeschrittenem Niveau vorzubereiten.
Welche Tools und Plattformen stehen auf dem Lehrplan?
Während dieses Zertifikatsprogramms werden Sie Kenntnisse über Tools und Plattformen wie Jupyter Notebook, Kaggle, Python, Stack Overflow und Tableau erwerben.
Welcher Hintergrund ist erforderlich?
Dieses Zertifikatsprogramm setzt Vorkenntnisse der grundlegenden analytischen Prinzipien, Fähigkeiten und Werkzeuge voraus. Um in diesem Zertifikatsprogramm erfolgreich zu sein, sollten Sie bereits über die wichtigsten grundlegenden Aspekte der Datenanalyse Bescheid wissen, wie z. B. den Datenanalyseprozess und den Datenlebenszyklus, Datenbanken und allgemeine Datenbankelemente, Grundlagen der Programmiersprache und Projektbeteiligte.
Die Inhalte dieses Zertifikatsprogramms bauen auf den Data Analytics-Konzepten auf, die im Google Data Analytics-Zertifikat vermittelt werden. Dazu gehören wichtige grundlegende Aspekte der Datenanalyse wie der Datenanalyseprozess und der Datenlebenszyklus, Datenbanken und allgemeine Datenbankelemente wie Primär- und Fremdschlüssel, SQL und Grundlagen der Programmiersprache sowie Projektbeteiligte. Wenn Sie dieses Programm noch nicht abgeschlossen haben oder sich nicht sicher sind, ob Sie die notwendigen Voraussetzungen mitbringen, können Sie eine unbenotete Bewertung in Kurs 1 Modul 1 dieses Zertifikats ablegen, um Ihre Bereitschaft zu bewerten.
Warum sollten Sie sich für das Google Advanced Data Analytics-Zertifikat anmelden?
Durch interaktive Inhalte - wie Aktivitäten, Quizfragen und Diskussionsanregungen - lernen Sie in weniger als sechs Monaten und mit weniger als 10 Stunden flexiblem Lernen pro Woche berufsrelevante Fähigkeiten. Auf dem Weg dorthin arbeiten Sie sich durch einen Lehrplan, der von Google-Mitarbeitern aus der Praxis entwickelt wurde und von Top-Arbeitgebern und Branchenführern unterstützt wird. Sie werden sogar die Möglichkeit haben, Projekte am Ende des Kurses und ein abschließendes Abschlussprojekt durchzuführen, das Sie potenziellen Arbeitgebern vorlegen können, um Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse zu präsentieren. Nach Abschluss des Programms haben Sie Zugang zu Karriereressourcen und werden direkt mit Arbeitgebern in Verbindung gebracht, die offene Einstiegspositionen in der Datenwissenschaft und fortgeschrittene Positionen in der Datenanalyse anbieten.
Muss ich den Kurs in einer bestimmten Reihenfolge belegen?
Wir empfehlen dringend, die sieben Kurse in der vorgestellten Reihenfolge zu absolvieren, da der Inhalt jedes Kurses auf den in früheren Lektionen behandelten Informationen aufbaut.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich dieses Zertifikat abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen des Zertifikats, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.