Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
20,614 Bewertungen
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Anfänger“
Alles, was Sie für den Anfang brauchen, sind grundlegende Computerkenntnisse, Mathematik auf Highschool-Niveau und Zugang zu einem modernen Webbrowser wie Chrome oder Firefox.
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Empfohlene Erfahrung
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Stufe „Anfänger“
Alles, was Sie für den Anfang brauchen, sind grundlegende Computerkenntnisse, Mathematik auf Highschool-Niveau und Zugang zu einem modernen Webbrowser wie Chrome oder Firefox.
Erklären Sie, was Datenanalyse ist und die wichtigsten Schritte im Datenanalyseprozess
Unterscheiden Sie zwischen verschiedenen Datenrollen wie Dateningenieur, Datenanalyst, Datenwissenschaftler, Business Analyst und Business Intelligence Analyst
Beschreiben Sie die verschiedenen Arten von Datenstrukturen, Dateiformaten und Datenquellen
Beschreiben Sie den Prozess der Datenanalyse, der das Sammeln, Verarbeiten, Auswerten und Visualisieren von Daten umfasst
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
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 zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Sind Sie bereit, eine Karriere in der Datenanalyse zu beginnen, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen? Dieser Kurs bietet Ihnen eine sanfte Einführung in die Datenanalyse, die Rolle eines Datenanalysten und die in diesem Beruf verwendeten Tools. Sie lernen die Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten kennen und hören von mehreren Datenexperten, die ihre Tipps und Ratschläge für den Berufseinstieg geben. Dieser Kurs wird Ihnen helfen, zwischen den Rollen von Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren zu unterscheiden.
Sie werden sich mit dem Datenökosystem vertraut machen, neben Datenbanken, Data Warehouses, Data Marts, Data Lakes und Data Pipelines. Setzen Sie diese spannende Reise fort und entdecken Sie Big Data-Plattformen wie Hadoop, Hive und Spark.
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, die Grundlagen des Datenanalyseprozesses zu verstehen, einschließlich des Sammelns, Bereinigens, Analysierens und Teilens von Daten und der Kommunikation Ihrer Erkenntnisse mit Hilfe von Visualisierungen und Dashboard-Tools.
Dies alles kommt im Abschlussprojekt zusammen, in dem Sie Ihre Kenntnisse des Kursmaterials testen und ein realistisches Szenario für Datenanalyseaufgaben erstellen.
Für diesen Kurs sind keine Vorkenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, Tabellenkalkulation oder Informatik erforderlich.
In diesem Modul lernen Sie die verschiedenen Arten der Datenanalyse und die wichtigsten Schritte in einem Datenanalyseprozess kennen. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines modernen Datenökosystems kennen und erfahren, welche Rolle Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Business Analysts und Business Intelligence Analysts in diesem Ökosystem spielen. Sie werden auch etwas über die Rolle, die Verantwortlichkeiten und die erforderlichen Fähigkeiten eines Datenanalysten erfahren und wie ein typischer Tag im Leben eines Datenanalysten aussieht.
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
9 Videos•Insgesamt 40 Minuten
Einführung in den Kurs•3 Minuten
Modernes Daten-Ökosystem•5 Minuten
Die wichtigsten Akteure im Daten-Ökosystem•6 Minuten
Definieren der Datenanalyse•6 Minuten
Standpunkte: Was ist Datenanalyse?•3 Minuten
Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten•5 Minuten
Standpunkte: Qualitäten und Fähigkeiten eines Datenanalysten•5 Minuten
Ein Tag im Leben eines Datenanalysten•5 Minuten
Standpunkte: Anwendungen der Datenanalyse•3 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 34 Minuten
Ein kurzer Hinweis für die beste Lernerfahrung•2 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•10 Minuten
Kopie der Datenanalytik vs. Datenanalyse•2 Minuten
Generative KI: Eine wesentliche Fähigkeit für die Fachkräfte für Datenanalyse von heute•10 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•10 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 45 Minuten
Praxis-Quiz: Modernes Datenökosystem und die Rolle der Datenanalyse•9 Minuten
Praxis-Quiz: Die Rolle der Fachkraft für Datenanalyse•6 Minuten
Benotetes Quiz: Modernes Datenökosystem und die Rolle der Datenanalyse•15 Minuten
Benotetes Quiz: Die Rolle der Fachkraft für Datenanalyse•15 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 5 Minuten
Stellen Sie sich vor•5 Minuten
Das Daten-Ökosystem
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen Sie die verschiedenen Arten von Datenstrukturen, Dateiformaten, Datenquellen und die Sprachen kennen, die Datenexperten bei ihren täglichen Aufgaben verwenden. Sie lernen die verschiedenen Arten von Datenspeichern wie Datenbanken, Data Warehouses, Data Marts, Data Lakes und Data Pipelines kennen. Darüber hinaus lernen Sie den Extrahier-, Transformier- und Ladeprozess (ETL) kennen, der zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in Daten-Repositories verwendet wird. Sie erhalten ein grundlegendes Verständnis von Big Data und Big Data-Verarbeitungstools wie Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS), Hive und Spark.
Das ist alles enthalten
11 Videos2 Lektüren4 Aufgaben1 Plug-in
Infos zu Modulinhalt anzeigen
11 Videos•Insgesamt 67 Minuten
Überblick über das Ökosystem der Fachkräfte für Datenanalyse•4 Minuten
Arten von Daten•4 Minuten
Verschiedene Arten von Dateiformaten verstehen•5 Minuten
Quellen der Daten•8 Minuten
Sprachen für Datenexperten•8 Minuten
Überblick über Daten-Repositories•5 Minuten
RDBMS•8 Minuten
NoSQL•8 Minuten
Data Marts, Data Lakes, ETL und Datenpipelines•7 Minuten
Grundlagen von Big Data•5 Minuten
Tools zur Verarbeitung von Big Data•6 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•10 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•10 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 66 Minuten
Praxis-Quiz: Das Datenökosystem und Sprachen für Datenexperten•15 Minuten
Praxis-Quiz: Verständnis von Daten-Repositories und Big Data-Plattformen•18 Minuten
Benotetes Quiz: Das Datenökosystem und Sprachen für Datenexperten•15 Minuten
Benotetes Quiz: Daten-Repositories und Big Data Plattformen verstehen•18 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 5 Minuten
Real-World-Anwendungen von Data Warehouses, Data Marts und Data Lakes•5 Minuten
Sammeln und Verarbeiten von Daten
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen Sie den Prozess und die Schritte kennen, die mit dem Identifizieren, Sammeln und Importieren von Daten aus unterschiedlichen Quellen verbunden sind. Sie lernen die Aufgaben kennen, die mit der Aufbereitung und Bereinigung von Daten verbunden sind, um sie für die Analyse bereit zu machen. Außerdem lernen Sie die verschiedenen Tools kennen, die zum Sammeln, Importieren, Verarbeiten und Bereinigen von Daten verwendet werden können, sowie einige ihrer Eigenschaften, Stärken, Einschränkungen und Anwendungen.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Lektüren4 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
7 Videos•Insgesamt 40 Minuten
Daten für die Analyse identifizieren•6 Minuten
Datenquellen•5 Minuten
Wie Sie Daten sammeln und importieren•7 Minuten
Was ist Data Wrangling?•7 Minuten
Werkzeuge für die Datenverarbeitung•6 Minuten
Datenbereinigung•6 Minuten
Gesichtspunkte: Datenaufbereitung und Verlässlichkeit•4 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•10 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•10 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 48 Minuten
Praxis-Quiz: Erfassen von Daten•9 Minuten
Praxis-Quiz: Der Umgang mit Daten•9 Minuten
Benotetes Quiz: Sammeln von Daten•15 Minuten
Benotetes Quiz: Wrangling von Daten•15 Minuten
Auswertung und Visualisierung von Daten und Kommunikation der Ergebnisse
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul erfahren Sie, welche Rolle die statistische Analyse bei der Auswertung und Visualisierung von Daten spielt. Sie lernen die verschiedenen statistischen und analytischen Tools und Techniken kennen, die Sie verwenden können, um ein tieferes Verständnis Ihrer Daten zu gewinnen. Diese Werkzeuge helfen Ihnen, die in den Daten vorhandenen Muster, Trends und Korrelationen zu verstehen. Darüber hinaus lernen Sie die verschiedenen Arten von Datenvisualisierungen kennen, die Ihnen helfen können, Ihre Daten zu kommunizieren und eine überzeugende Geschichte zu erzählen. Sie werden auch die verschiedenen Tools kennenlernen, die für die Auswertung und Visualisierung von Daten verwendet werden können, sowie einige ihrer Eigenschaften, Stärken, Einschränkungen und Anwendungen.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren4 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 44 Minuten
Überblick über die statistische Analyse•8 Minuten
Was ist Data Mining?•5 Minuten
Tools für Data Mining•6 Minuten
Überblick über die Kommunikation und Weitergabe von Datenanalyseergebnissen•5 Minuten
Standpunkte: Geschichtenerzählen in der Datenanalyse•3 Minuten
Einführung in die Datenvisualisierung•6 Minuten
Einführung in Visualisierungs- und Dashboarding-Software•8 Minuten
Standpunkte: Visualisierungs-Tools•3 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•10 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•10 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 48 Minuten
Praxis-Quiz: Analyse und Mining von Daten•9 Minuten
Praxis-Quiz: Kommunikation von Ergebnissen der Datenanalyse•9 Minuten
Benotetes Quiz: Analyse und Mining von Daten•15 Minuten
Benotetes Quiz: Kommunikation der Ergebnisse der Datenanalyse•15 Minuten
Karrieremöglichkeiten und Datenanalyse in Aktion
Modul 5•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen Sie die verschiedenen Karrieremöglichkeiten im Bereich der Datenanalyse und die verschiedenen Wege kennen, die Sie einschlagen können, um sich als Datenanalyst zu qualifizieren. Am Ende des Moduls werden Sie zeigen, dass Sie einige der grundlegenden Aufgaben im Zusammenhang mit dem Sammeln, Verarbeiten, Auswerten, Analysieren und Visualisieren von Daten verstehen.
Wir bei IBM wissen, wie schnell sich die Technologie entwickelt, und sind uns bewusst, wie wichtig es für Unternehmen und Fachkräfte ist, schnell einsatzbereite, praxisnahe Fähigkeiten zu erwerben. Als marktführender Tech-Innovator setzen wir uns dafür ein, dass Sie in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich sind. Über das IBM Skills Network bieten unsere von Experten entwickelten Schulungsprogramme in den Bereichen künstliche Intelligenz, Softwareentwicklung, Cybersicherheit, Datenwissenschaft, Unternehmensführung und mehr die grundlegenden Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sich Ihren ersten Job zu sichern, Ihre Karriere voranzutreiben oder Ihren geschäftlichen Erfolg zu steigern. Ganz gleich, ob Sie sich selbst oder Ihr Team weiterbilden möchten, unsere Kurse, Spezialisierungen und professionellen Zertifikate vermitteln Ihnen das technische Fachwissen, das Sie und Ihr Unternehmen in einer wettbewerbsorientierten Welt auszeichnet.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.8
20.614 Bewertungen
5 stars
80,47 %
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J
JS
5·
Geprüft am 20. Juli 2023
All content was related and helpful, the only issue I see is the final assessment, peer graded. It looks like some students who want to get feedback on others', do not read the answers at all !
S
SC
5·
Geprüft am 16. Okt. 2021
Pretty good course. In my opinion the reading material was a bit brief and did not really cover the quiz questions. Other than that though it was pretty clear and relatively easy to understand.
M
MB
5·
Geprüft am 15. Nov. 2020
Course is really helped me understand the concept of Data Analytics. The viewer's points explained What, Why, and how Data Analytics. And the final assignment gives an exact idea about Data analysis.
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.
Finanzielle Unterstützung verfügbar, weitere Informationen
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.