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    • Data Analysis

    Kurse für Datenan-Kurse Online

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Apache Spark, Microsoft Excel, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Seen, Relationale Datenbanken, Big Data, Apache Hive, Datenanalyse, Daten bereinigen, Data-Warehousing, Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Datenverarbeitung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      19.145 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Excel-Grundlagen für die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Datenmanipulation, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenvisualisierungssoftware, Excel-Formeln, Daten bereinigen, Datenqualität, Google Sheets, Daten importieren/exportieren, Datenverarbeitung, Informationen zum Datenschutz, Datenanalyse, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenwrangling

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      9974 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenanalyse mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenmanipulation, Regressionsanalyse, Pandas (Python-Paket), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Daten-Pipelines, Matplotlib, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Daten importieren/exportieren, NumPy, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Datenwrangling, Feature Technik

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      19.264 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      G

      Google

      Google-Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, LinkedIn, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenethik, Datenvisualisierungssoftware, Daten Präsentation, Stichproben (Statistik), Interviewing-Fähigkeiten, Interaktive Datenvisualisierung, Rmarkdown, Datenüberprüfung, Datenanalyse, Daten bereinigen, Datenvisualisierung, Kommunikation mit Stakeholdern, Bewerber-Tracking-System, Datenkompetenz, Präsentationen, Ggplot2, Tableau Software

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      171.829 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Datenanalyse mit R-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Datenstrukturen, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Ggplot2, Rmarkdown, Datenmanipulation, Statistisches Programmieren, Daten bereinigen, R-Programmierung, Datenvisualisierung, Datenumwandlung, Grundsätze der Programmierung, Tidyverse (R-Paket)

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      11.494 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Data Mining

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4176 Bewertungen

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    Was führt Sie heute zu Coursera?

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Python-Programmierung, Microsoft Excel, IBM Cognos-Analytik, Plotly, Datenvisualisierungssoftware, Generative KI, Interaktive Datenvisualisierung, Big Data, Dashboard, Excel-Formeln, Datenwrangling, Daten bereinigen, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Jupyter, SQL, Datenumwandlung, Professionelles Netzwerken

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      93.770 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      S

      S.P. Jain Institute of Management and Research

      Data Analysis

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Quantitative Research, Statistical Hypothesis Testing, Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Business Analytics, Regression Analysis, Business Mathematics, Data-Driven Decision-Making, Statistical Analysis, Probability Distribution, Microsoft Excel, Statistical Inference, Probability, Variance Analysis, Estimation

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      16 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Apache Hadoop, Apache Spark, Microsoft Excel, IBM Cognos-Analytik, Datenvisualisierungssoftware, Streudiagramme, Datenqualität, Dashboard, Statistische Analyse, Excel-Formeln, Big Data, Daten bereinigen, Data-Warehousing, Data-Mining, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Baum-Karten, Apache Hive

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      28.245 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Datenanalyse mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Stichproben (Statistik), Statistische Modellierung, Statistische Methoden, Korrelationsanalyse, Bayessche Statistik, Statistik, Wahrscheinlichkeit, Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenvisualisierung, R-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Datenanalyse-Software, Statistische Analyse, Statistische Software, Statistische Berichterstattung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      7514 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      V

      Vanderbilt University

      ChatGPT Erweiterte Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kreativität, Microsoft Excel, Automatisierung, Künstliche Intelligenz, Informationsmanagement, Generative KI, Daten Präsentation, ChatGPT, Problemlösung, Datenanalyse, Dokumentenverwaltung, Dateiverwaltung, Schnelles Engineering

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      841 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenmanipulation, Datenstrukturen, Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Restful API, NumPy, Objektorientierte Programmierung (OOP), Dateiverwaltung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Daten importieren/exportieren, Web Scraping, Jupyter, Grundsätze der Programmierung, Computer Programmierung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      41.962 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1234…834

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Einführung in die Datenanalyse: IBM
    • Excel-Grundlagen für die Datenanalyse: IBM
    • Datenanalyse mit Python: IBM
    • Google-Datenanalyse: Google
    • Datenanalyse mit R-Programmierung: Google
    • Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel: Coursera Project Network
    • IBM Data Analyst: IBM
    • Data Analysis: S.P. Jain Institute of Management and Research
    • Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung: IBM
    • Datenanalyse mit R: Duke University

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Data Analysis

    Personen mit ausgeprägten mathematischen und statistischen Kenntnissen eignen sich am besten für Aufgaben in der Datenanalyse. Ein Datenanalyst ist für die Erfassung von Daten und die Durchführung statistischer Analysen eines großen Datensatzes verantwortlich. Daher ist es wichtig, dass Mitarbeiter in der Datenanalyse organisiert und detailorientiert sind und in der Lage sind, innerhalb enger Fristen zu arbeiten. Ein Datenanalyst sollte nicht nur über gute mathematische Kenntnisse verfügen, sondern auch mit verschiedenen Programmiersprachen vertraut sein und die Fähigkeit besitzen, Datensätze zu analysieren und zusammenzufassen. ‎

    Viele Datenanalysten arbeiten an der Wall Street oder bei Hedgefonds, um Anlegern und Großbanken dabei zu helfen, finanzielle Entscheidungen für ihre Portfolios und Kunden zu treffen. Diese Datenanalysten sind für die Erfassung und Analyse großer Mengen von Finanzdaten für Kollegen und Kunden zuständig. Zu den üblichen Karrierewegen im Bereich der Datenanalyse gehört auch die Arbeit im Gesundheitswesen oder in Versicherungsunternehmen. ‎

    Es ist wichtig, dass jeder, der Datenanalyse studiert, über gute Mathematikkenntnisse verfügt. Daher können Lernende Themen in Betracht ziehen, die Inferenzstatistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten sowie Datenverarbeitung für Mathematikkenntnisse abdecken. Ein Datenanalyst muss auch mit der Computerprogrammierung vertraut sein, daher sind Themen, die die angewandte Datenverarbeitung mit Python untersuchen, ein Muss. Für Lernende, die sich dafür interessieren, wie man Datenanalysen im Team durchführt, können die Themen "Management von Datenanalysen" und "Aufbau eines Datenverarbeitungsteams" Ihnen helfen, das Potenzial Ihres Teams zu erkennen, und Ihnen Tipps für Management und Planung geben. ‎

    Die Beherrschung der Datenanalyse kann Türen zu verschiedenen Karrierewegen in unterschiedlichen Sektoren öffnen:

    • Fachkraft für Datenanalyse, Interpretation von Datensätzen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
    • Business Intelligence Analyst, Nutzung von Daten als Grundlage für Strategien und Geschäftspraktiken.
    • Market Research Analyst, der Daten analysiert, um Markttrends und Verbraucherpräferenzen zu verstehen.
    • Operations Analyst, Nutzung von Daten zur Optimierung von Geschäftsabläufen und zur Steigerung der Effizienz.
    • Financial Analyst, der analytische Techniken einsetzt, um Finanzdaten zu bewerten und zukünftige Trends vorherzusagen.‎

    Möchten Sie die Fähigkeiten Ihres Teams in der Datenanalyse verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortgeschrittene Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Besuchen Sie unsere Seite Coursera für Teams, um unsere Schulungsoptionen für die Datenanalyse zu erkunden und einen Kauf zu tätigen.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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