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  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Excel-Grundlagen für die Datenanalyse

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in die Datenanalyse

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Vorschau
    Vorschau
    O

    O.P. Jindal Global University

    Statistical Methods and Data Analysis

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Sampling (Statistics), Statistical Analysis, Probability Distribution, Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Statistical Methods, Correlation Analysis, Regression Analysis, R (Software), R Programming, Statistical Modeling, Statistical Inference, Probability, Big Data, Decision Tree Learning

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Google Data Analysis with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Unstructured Data, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Data Validation, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Datenanalyse mit Python

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

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

    Mittel · 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, Microsoft Office, Data Mining

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    4312 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Datenanalyse mit R-Programmierung

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Datenanalyse mit R

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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    7564 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

    IBM

    IBM Data Analyst

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

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Erhebung von Daten, Datenvisualisierungssoftware, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Statistische Visualisierung, Statistische Analyse, Excel-Formeln, Daten-Storytelling, Daten bereinigen, IBM Cognos-Analytik, Dashboard, Microsoft Excel, Apache Hadoop, Apache Hive, Data-Mining, Datenmarkt, Datenvisualisierung, Big Data, Baum-Karten

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 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

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Datenanalyse mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Statistische Modellierung, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Prädiktive Analytik, Datenvisualisierung, Feature Technik, R-Programmierung, Datenmanipulation

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1234…834

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

  • Excel-Grundlagen für die Datenanalyse: IBM
  • Einführung in die Datenanalyse: IBM
  • Statistical Methods and Data Analysis : O.P. Jindal Global University
  • Google Data Analysis with Python: Google
  • Datenanalyse mit Python: IBM
  • Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel: Coursera Project Network
  • Datenanalyse mit R-Programmierung: Google
  • Datenanalyse mit R: Duke University
  • IBM Data Analyst: IBM
  • Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung: IBM

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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