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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verarbeitung natürlicher Sprache, Analyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Computervision, Fehlersuche, Leistungsoptimierung, Datenverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Meta

      Meta Datenbank Ingenieur

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Datenbank-Systeme, Algorithmen, Unix-Befehle, Git (Versionskontrolle-System), Objektorientierte Programmierung (OOP), MySQL, Gespeicherte Prozedur, Datenbank-Design, Versionskontrolle, Datenbank Management, Datenbanken, Datenbank-Management-Systeme, Django (Web-Framework), Auszug, Einheitstest, Relationale Datenbanken, Datenmodellierung, SQL, MySQL Workbench

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      7106 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      R

      Rice University

      Data Analysis for Managerial Decision-Making

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Descriptive Statistics, Business Analytics, Box Plots, Probability Distribution, Data Visualization, Probability, Statistics, Business Mathematics, Spreadsheet Software, Data-Driven Decision-Making, Algebra, Bayesian Statistics, Arithmetic, Statistical Analysis, Quantitative Research, Data Analysis, Regression Analysis, Correlation Analysis

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      11 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in das Dateningenieurswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Seen, NoSQL, Apache Hadoop, Datenbanken, Apache Spark, Datenarchitektur, Big Data, Datensicherheit, Data-Warehousing, Datenspeicher, Auszug, Daten-Governance, Relationale Datenbanken, SQL, Daten-Pipelines

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3195 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Python-Programmierung, Infinitesimalrechnung, Methoden des Maschinellen Lernens, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistik, Algorithmen, NumPy, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Fortgeschrittene Mathematik, Datenverarbeitung, Lineare Algebra, Angewandte Mathematik, Feature Technik, Künstliche neuronale Netze, Datenumwandlung, Jupyter, Datenmanipulation

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      T

      Tableau Learning Partner

      Tableau Business Intelligence-Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Interaktive Datenvisualisierung, Erhebung von Anforderungen, Daten Präsentation, Datenkompetenz, Daten-Governance, Dashboard, Auszug, Datenqualität, Unternehmensanalyse, Ad-hoc-Berichterstattung, Data-Warehousing, Explorative Datenanalyse, Tableau Software, Business Metriken, Statistische Visualisierung, Datenethik, Analyse räumlicher Daten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Einführung in die Statistik & Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Datenkompetenz, Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Deskriptive Statistik, Stichproben (Statistik), Statistische Software, Öffentliche Gesundheit, R-Programmierung, Analytische Fähigkeiten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1509 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      ein Crashkurs in Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Datenmanagement, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Leistungsmetrik, Projektentwurf, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Software-Ingenieur

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8268 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Regressionsanalyse: Komplexe Datenzusammenhänge vereinfachen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Statistische Modellierung, Python-Programmierung, Statistische Hypothesentests, Methoden des Maschinellen Lernens, Datenanalyse, Analyse der Varianz, Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse, Überwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Erweiterte Analytik

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Advanced Data Analysis with Generative AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Anomaly Detection, Predictive Modeling, Text Mining, Predictive Analytics, Advanced Analytics, Data Cleansing, Prompt Engineering, Natural Language Processing, Unstructured Data, Data Analysis, Forecasting, Data Quality, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Software Documentation

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Grundlagen für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Daten Strategie, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenkompetenz, Informationsarchitektur, Unternehmensarchitektur, Datenverarbeitung, Big Data, Geschäftsstrategie, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Deep Learning, Data-Mining, Cloud Computing, Strategische Entscheidungsfindung, ChatGPT, Datenethik

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Stanford University

      Algorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Graphentheorie, Netzwerk-Modell, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Analyse, Algorithmen, Theoretische Informatik, Wahrscheinlichkeit, Bioinformatik, Netzwerk-Routing, Operations Research, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Netzwerkanalyse, Design-Strategien

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5940 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…111213…822

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Meta Datenbank Ingenieur: Meta
    • Data Analysis for Managerial Decision-Making: Rice University
    • Einführung in das Dateningenieurswesen: IBM
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
    • Tableau Business Intelligence-Analyst: Tableau Learning Partner
    • Einführung in die Statistik & Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen: Imperial College London
    • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Regressionsanalyse: Komplexe Datenzusammenhänge vereinfachen: Google
    • Advanced Data Analysis with Generative AI: Microsoft

    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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