Dies ist der dritte Kurs des Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. Während Sie Ihr Verständnis der Themen aus den ersten beiden Kursen weiter ausbauen, werden Sie auch in neue Themen eingeführt, die Ihnen helfen, praktische Data-Analytics-Fähigkeiten zu erwerben. Sie erfahren, wie Sie Tools wie Tabellenkalkulationen und SQL verwenden, um die richtigen Daten für Ihre Ziele zu extrahieren und zu nutzen und wie Sie Ihre Daten organisieren und schützen. Bei Google tätige Fachleute für Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, mit denen Sie übliche Aufgaben von Fachleuten für Datenanalyse mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.
Daten für die Erkundung Vorbereiten
This course is part of Google Data Analytics (DE) Professional Certificate
Recommended experience
What you'll learn
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
Skills you'll gain
Details to know
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31 quizzes
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Build your Data Analysis expertise
- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
- Earn a shareable career certificate from Google
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There are 6 modules in this course
Wir alle generieren in unserem täglichen Leben viele Daten. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie, wie wir Daten generieren und wie Fachkräfte für Datenanalysen entscheiden, welche Daten für die Analyse gesammelt werden. Sie lernen auch strukturierte und unstrukturierte Daten, Datentypen und Datenformate kennen, während Sie Ihre Daten für die Erkundung aufbereiten.
What's included
9 videos10 readings8 quizzes1 discussion prompt2 plugins
Wenn Fachkräfte für Datenanalyse mit Daten arbeiten, überprüfen sie immer, ob die Daten unverzerrt und glaubwürdig sind. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie, wie Sie unterschiedliche Arten von Verzerrungen in Bezug auf Daten erkennen und wie Sie dafür sorgen, dass Ihre Daten glaubwürdig sind. Außerdem werden Sie sich mit Open Data und dem Verhältnis zwischen Datenethik und Datenschutz sowie mit deren Bedeutung auseinandersetzen.
What's included
12 videos4 readings6 quizzes1 discussion prompt
Bei der Analyse von Daten greifen Sie meist auf Daten aus einer Datenbank zurück.Hier sind die Daten gespeichert. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie alles über Datenbanken, z. B. wie Sie darauf zugreifen und die darin enthaltenen Daten extrahieren, filtern und sortieren. Außerdem werfen Sie einen Blick auf Metadaten, um die verschiedenen Typen und deren Verwendung durch Fachkräfte für Analysen zu ermitteln.
What's included
12 videos8 readings11 quizzes1 plugin
Gute Organisationsfähigkeiten sind fast überall im Arbeitsleben gefragt, Data Analytics ist da nicht anders. In diesem Teil des Kurses lernen Sie die Best Practices zum Strukturieren und Schützen von Daten kennen. Außerdem erfahren Sie, wie Fachkräfte für Datenanalyse Dateinamenskonventionen verwenden, um ihre Arbeit zu strukturieren.
What's included
4 videos4 readings4 quizzes1 plugin
Eine überzeugende Online-Präsenz kann eine große Hilfe für alle Arbeitssuchenden sein. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie, wie Sie Ihre Online-Präsenz verwalten können. Zusätzlich werden Sie die Vorteile des Networkings mit anderen Data-Analytics-Fachkräften kennenlernen.
What's included
6 videos3 readings1 quiz
Bereiten Sie sich auf die Kurs-Challenge vor, indem Sie die Begriffe und Definitionen im Glossar wiederholen. Zeigen Sie dann Ihr Wissen über Datenerhebung, Ethik und Datenschutz sowie Verzerrung während des Quiz. Sie haben auch die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten mit Tabellenkalkulations- und SQL-Funktionen sowie Filtern und Sortieren anzuwenden. Sichern und strukturieren Sie schließlich Daten mit Best Practices für Data Analytics.
What's included
1 video2 readings1 quiz
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Frequently asked questions
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 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.
Die täglich anfallende 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 zu unterstützen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. 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.
Mit dem Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten für eine Junior- oder Associate-Positionen 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 (Interessengruppen) 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 einen 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.