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Google Data Analytics (DE) (berufsbezogenes Zertifikat)

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Google Data Analytics (DE) (berufsbezogenes Zertifikat)

Ihr Karriere im Bereich Data Analytics.

In diesem Programm erlernen Sie gefragte Fähigkeiten, mit denen Sie in weniger als 6 Monaten soweit sind, eine Tätigkeit im Bereich UX-Design zu beginnen. Vorerfahrungen oder ein Abschluss sind nicht erforderlich.

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Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt

aus 36 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

6 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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aus 36 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

6 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Erhalten Sie Einblick in die Praktiken und Prozesse, die in Junior- oder Associate-Positionen in der Datenanalyse im Arbeitsalltag verwendet werden.

  • Erlernen Sie analytische Skills (Datenbereinigung, -analyse, -visualisierung) und Tools (Tabellenkalkulationen, SQL, R-Programmierung, Tableau).

  • Erfahren Sie, wie Sie Daten für die Analyse bereinigen und organisieren sowie Analysen und Berechnungen durchführen.

  • Lernen Sie, wie Sie Datenergebnisse in Dashboards, Präsentationen und häufig verwendeten Visualisierungsplattformen visualisieren und präsentieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Analytical Skills
  • Kategorie: Case Studies
  • Kategorie: Dashboard Creation
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Collection
  • Kategorie: Data-Driven Decision-Making
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Data Integrity
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Data Synthesis
  • Kategorie: Data Validation
  • Kategorie: Stakeholder Communications
  • Kategorie: Stakeholder Engagement
  • Kategorie: Stakeholder Management
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: R (Software)
  • Kategorie: Rmarkdown

Wichtige Details

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Unterrichtet in Deutsch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Bereiten Sie sich auf eine Karriere in Data Science vor.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Google
  • Stellen Sie Ihre Kenntnisse in Portfolio-fähigen Projekten unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Google.

Berufsbezogenes Zertifikat – 8 Kursreihen

Grundlagen: Daten, überall Daten

Grundlagen: Daten, überall Daten

KURS 1, 19 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Die wichtigsten Data-Analytics-Konzepte definieren, einschließlich Daten, Datenanalyse und Datenökosystem

  • Eine Selbsteinschätzung Ihres analytischen Denkens durchführen, mit konkreten Beispielen für die Anwendung von analytischem Denken

  • Die Rolle von Tabellenkalkulationen, Abfragesprachen und Datenvisualisierungstools im Bereich Data Analytics erläutern

  • Die Rolle von Fachleuten für Datenanalyse mit besonderem Bezug zu Jobs/Positionen beschreiben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Sharing
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Analytics
Kategorie: Analysis

Was Sie lernen werden

  • Erklären, wie jeder Schritt der Problemlösungs-Roadmap zu allgemeinen Analyseszenarien beiträgt

  • Die Verwendung von Daten im Entscheidungsfindungsprozess erläutern

  • Die Verwendung von Tabellenkalkulationen zur Ausführung grundlegender Aufgaben von Fachkräften für Datenanalyse demonstrieren.

  • Die Kernkonzepte des strukturierten Denkens beschreiben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Excel Formulas
Kategorie: Communication
Kategorie: Communication Strategies
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Stakeholder Management
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Stakeholder Communications
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Expectation Management
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Stakeholder Engagement
Kategorie: Quantitative Research
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Daten für die Erkundung Vorbereiten

Daten für die Erkundung Vorbereiten

KURS 3, 22 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Faktoren erklären, die bei Entscheidungen zur Datenerhebung berücksichtigt werden müssen

  • Unterschiede zwischen verzerrten und unverzerrten Daten erklären

  • Datenbanken im Hinblick auf ihre Funktionen und Komponenten beschreiben

  • Best Practices zum Strukturieren von Daten beschreiben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Data Security
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Personally Identifiable Information
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Web Presence
Kategorie: Databases
Kategorie: Data Access
Kategorie: Database Management
Daten bereinigen

Daten bereinigen

KURS 4, 22 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Datenintegrität in Bezug auf Typen und Risiken für die Datenintegrität definieren

  • Grundlegende SQL-Funktionen zum Bereinigen von Zeichenfolgenvariablen in einer Datenbank anwenden

  • Grundlegende SQL-Abfragen zur Verwendung mit Datenbanken entwickeln

  • Den Prozess zur Verifizierung der Ergebnisse der Datenbereinigung beschreiben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: SQL
Kategorie: Sample Size Determination
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Analytics
Kategorie: Statistical Reporting
Kategorie: Data Maintenance
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Data Validation
Daten Analysieren, um Fragen zu Beantworten

Daten Analysieren, um Fragen zu Beantworten

KURS 5, 26 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erläutern, wie wichtig es ist, Daten vor der Analyse zu strukturieren (mithilfe von Sortierungen und Filter)

  • Erklären können, was die Konvertierung und Formatierung von Daten umfasst

  • Mit Funktionen und der richtigen Syntax SQL-Abfragen erstellen, mit denen Daten aus mehreren Datenbanktabellen kombiniert werden

  • Die Verwendung von Funktionen für grundlegende Datenberechnungen in Tabellenkalkulationen beschreiben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Excel Formulas
Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Data Compilation
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Data Synthesis
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Data Wrangling
Daten über Visualisierungen teilen

Daten über Visualisierungen teilen

KURS 6, 24 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Den Nutzen von Datenvisualisierungen für die Darstellung von Daten und Ergebnissen einer Datenanalyse beschreiben

  • Tableau als Datenvisualisierungstool und dessen Verwendung kennenlernen

  • Erklären, was datengesteuerte Geschichten sind, und auf ihre Bedeutung und ihre Eigenschaften verweisen

  • Die Prinzipien und Praktiken für effektive Präsentationen erklären

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Target Audience
Kategorie: Dashboard Creation
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Presentations
Kategorie: Data Visualization Software
R-Programmierung zur Datenanalyse

R-Programmierung zur Datenanalyse

KURS 7, 38 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Die Programmiersprache R und ihre Programmierumgebung beschreiben

  • Die grundlegenden Konzepte, die mit der Programmierung in R verbunden sind, einschließlich Funktionen, Variablen, Datentypen, Pipes und Vektoren

  • Die Möglichkeiten zum Generieren von Visualisierungen in R beschreiben

  • Ein Verständnis der grundlegenden Formatierung mit R Markdown zum Schaffen einer Struktur und Hervorheben von Inhalten demonstrieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R Programming
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Tidyverse (R Package)
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Package and Software Management
Kategorie: Analytics
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Statistical Reporting
Kategorie: R (Software)
Eine Fallstudie Anfertigen

Eine Fallstudie Anfertigen

KURS 8, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Zwischen einem Abschlussprojekt, einer Fallstudie und einem Portfolio unterscheiden

  • Die wichtigsten Merkmale und Attribute einer Fallstudie identifizieren

  • Die mit dem Datenanalyseprozess verbundenen Praktiken und Verfahren auf ein bestimmtes Dataset anwenden

  • Den Nutzen von Fallstudien/Portfolios bei der Kommunikation mit Personalvermittelnden und potenziellen Arbeitgebenden erläutern

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Case Studies
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Analytical Skills
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Analysis
Kategorie: Presentations
Kategorie: Digital Publishing
Kategorie: Interviewing Skills
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Analytics
Kategorie: Portfolio Management
Kategorie: Web Presence
Kategorie: Oral Expression
Kategorie: LinkedIn

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Felipe M.

Lernender seit 2018
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Jennifer J.

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Larry W.

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Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.