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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Grundlagen für Unternehmen

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

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

      Google

      Google Digital Marketing & E-commerce

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Media Planning, Search Engine Marketing, Email Marketing, Data Storytelling, Social Media Strategy, Search Engine Optimization, Social Media Marketing, Content Creation, Order Fulfillment, Google Ads, Professional Networking, Online Advertising, A/B Testing, Social Media Campaigns, E-Commerce, Customer Retention, Customer experience strategy (CX), Customer Relationship Management, Campaign Management, Interviewing Skills

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      ein Crashkurs in Datenverarbeitung

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik, Deskriptive Statistik, Methoden des Maschinellen Lernens, Infinitesimalrechnung, Stichproben (Statistik), Numerische Analyse, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Hypothesentests, Bayessche Statistik, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit & Statistik, NumPy, Python-Programmierung, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit, Datenmanipulation, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Jupyter

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2731 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Instructor Network

      Generative KI für Datenvisualisierung und Data Storytelling

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Generative KI, Daten in Echtzeit, Interaktive Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Modellierung großer Sprachen, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Schnelles Engineering

      3,9
      Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
      ·
      20 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Datenstrukturen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Computer Programmierung, Datenstrukturen, Dateiverwaltung, C++ (Programmiersprache), Theoretische Informatik, Datenspeicherung, Grundsätze der Programmierung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      5527 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Datenethik, Überwachtes Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, NumPy, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Reinforcement Learning, Random Forest Algorithmus, Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Feature Technik, Jupyter, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      33.742 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Advanced Techniques in Data Visualization

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Geospatial Information and Technology, Color Theory, Tree Maps, Data Storytelling, Heat Maps, Data Mapping, Text Mining, Unstructured Data, Network Analysis

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Datenvisualisierung mit ChatGPT: Python für Dashboarding

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Generative KI, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, Entwicklungsumgebung, Python-Programmierung, ChatGPT, Fehlersuche, Datenanalyse, Datengesteuerte Entscheidungsfindung

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • S

      Stanford University

      Einführung in die Statistik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Deskriptive Statistik, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Statistische Hypothesentests, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit, Statistische Methoden, Statistik, Explorative Datenanalyse, Erhebung von Daten, Datenanalyse, Quantitative Forschung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      4069 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      A

      Mehrere Erzieher

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, File Systems, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, AWS Kinesis, Infrastructure as Code (IaC)

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Virginia Darden School Foundation

      IBM & Darden Digitale Strategie

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Künstliche Intelligenz, Digitale Transformation, Generative KI, Cloud-Infrastruktur, Business Transformation, Produktlebenszyklus-Management, Business-Technologien, Modellierung großer Sprachen, Cloud Computing Architektur, Cloud-Technologien, Cloud-Sicherheit, Wettbewerbsanalyse, Geschäftsstrategie, Cloud-Plattformen, Big Data, Cloud-Hosting, Datenanalyse, Cloud-Dienste, Strategisches Denken

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…111213…605

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data visualization Kurse

    • IBM KI-Grundlagen für Unternehmen: IBM
    • Google Digital Marketing & E-commerce: Google
    • ein Crashkurs in Datenverarbeitung: Johns Hopkins University
    • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Generative KI für Datenvisualisierung und Data Storytelling: Coursera Instructor Network
    • Datenstrukturen: University of California San Diego
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • Advanced Techniques in Data Visualization: Johns Hopkins University
    • Datenvisualisierung mit ChatGPT: Python für Dashboarding: Coursera Project Network
    • Einführung in die Statistik: Stanford University

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Datenvisualisierung

    Die Datenvisualisierung, die manchmal auch als Informationsvisualisierung bezeichnet wird, ist die Darstellung von Datensätzen durch grafische Mittel wie Diagramme, Karten, visuelle Analyseoberflächen wie Dashboard und interaktive Visualisierungen. Ein Bild sagt mehr als tausend Worte - oder tausend Zeilen einer Tabellenkalkulation - und die Fähigkeit, wichtige Beziehungen innerhalb komplexer Datensätze und Erkenntnisse aus der Datenanalyse auf visuell überzeugende Weise zu vermitteln, ist von entscheidender Bedeutung, um unsere Welt zu verstehen.

    Während Datenvisualisierungen so einfach sein können wie ein in Microsoft Excel erstelltes Balkendiagramm, erfordern die Komplexität, der Umfang und die Geschwindigkeit von Datensätzen in der Big-Data-Ära oft leistungsfähigere Ansätze. Spezialisierte Programme wie Tableau Software und die JavaScript-Bibliothek D3.js sind in der Geschäftswelt weit verbreitet, um dynamische Datenvisualisierungen zu erstellen, die sogar Datenströme in Echtzeit einbeziehen können. Für besonders komplexe Aufgaben kann Datenvirtualisierungssoftware auch als Middleware eingesetzt werden, um mehrere Datenquellen und -typen in ein Format zu integrieren, das für die Verwendung mit diesen Visualisierungsprogrammen geeignet ist. ‎

    Die Fähigkeit, Datenvisualisierungen zu erstellen, wird zunehmend in einer Vielzahl von Berufen erwartet, was diese Fähigkeiten nicht nur sehr wertvoll, sondern auch übertragbar macht. Ganz gleich, ob Sie als Finanzanalyst in einem Hedgefonds ein Echtzeit-Dashboard zum Portfoliorisiko anzeigen oder als Datenjournalist eine interaktive Visualisierungskarte zur Verbreitung von Covid-19 erstellen - überzeugende Datenvisualisierungen können die Wirkung Ihrer Arbeit erhöhen und Ihnen einen Vorteil in Ihrer Karriere verschaffen.

    Managementanalysten sind besonders auf den Wert guter Datenvisualisierungen eingestellt. Diese Berater müssen überzeugende Empfehlungen für organisatorische Veränderungen gegenüber der oberen Managementebene und vielbeschäftigten Führungskräften abgeben, und aussagekräftige Grafiken können für eine wirksame Darstellung dieser Argumente unerlässlich sein. Nach Angaben des Bureau of Labor Statistics verdienen Managementanalysten im Jahr 2019 einen durchschnittlichen Jahreslohn von 85.260 Dollar, und es wird erwartet, dass diese Jobs viel schneller als der Durchschnitt wachsen werden, da immer mehr Unternehmen Ratschläge zur Navigation in der sich schnell verändernden Geschäftswelt suchen. ‎

    Ja! Mit Coursera können Sie aus der Ferne über Datenvisualisierung und verwandte Themen lernen, mit Kursen und Spezialisierung von erstklassigen Schulen wie der New York University, der University of California, Davis, und der University of Illinois in Urbana-Champaign. Sie können auch Kurse von Branchenführern wie IBM und PwC, einer der führenden Unternehmensberatungen der Welt, belegen. Das Online-Lernen mit Coursera eignet sich besonders gut für Berufstätige, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenvisualisierung erweitern möchten, da Sie die Kursarbeit nach einem Zeitplan absolvieren können, der in Ihr bestehendes Arbeitsleben passt. ‎

    Zu den Kenntnissen, die Sie vor dem Erlernen der Datenvisualisierung haben sollten, gehören Mathematik, Excel und etwas Programmiererfahrung. Insbesondere das Erlernen gängiger Programmiersprachen wie R und Python kann für die Analyse der Daten, die Sie in einem visuellen Format darstellen möchten, nützlich sein. Starke Fähigkeiten in der Datenanalyse sind in der Regel unabdingbar, da Sie in der Lage sein sollten, Daten genau zu interpretieren, um zu vermeiden, dass die Betrachter des Endprodukts in die Irre geführt werden. Neben technologischen Kenntnissen können Sie in einer Funktion in der Datenvisualisierung auch andere Fähigkeiten einsetzen, wie z. B. Problemlösungskompetenz, künstlerische Fähigkeiten und Kommunikationsfähigkeiten. ‎

    Die richtige Person für eine Rolle in der Datenvisualisierung verfügt über eine Kombination aus technischen, geschäftlichen und kommunikativen Fähigkeiten. Sie wissen in der Regel, wie man mit Programmiersprachen wie R, Python und JavaScript und Tools wie Tableau, PowerBI oder Microsoft Excel schnell und präzise Daten erfasst, analysiert und interpretiert. Jemand, der über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügt, ist in diesem Bereich ebenfalls gut aufgehoben. Die Fähigkeit, auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen und ein Datenvisualisierungstool zu erstellen, das die Daten auf eine für die Zielgruppe verständliche Weise darstellt, ist sehr nützlich. ‎

    Wenn Sie gerne mit großen Datenmengen arbeiten und sich dafür begeistern können, dass Menschen die verfügbaren Daten über ein Projekt, ein Programm oder ein Unternehmen verstehen, dann ist das Erlernen der Datenvisualisierung vielleicht eine gute Wahl für Sie. Sie werden wahrscheinlich Gelegenheit haben, anderen zu helfen, indem Sie wichtige Daten in einem visuell ansprechenden und leicht zu interpretierenden Format weitergeben. Das Erlernen der Datenvisualisierung kann Ihre SkillSet bereichern, wenn Sie zuvor ein Studium absolviert oder als Grafikdesigner oder Datenanalyst gearbeitet haben. Sie können sich dafür entscheiden, eine Programmiersprache zu erlernen, um Ihr eigenes Data Warehouse oder ein anderes Visualisierungstool zu entwickeln, mit dem Sie die von Ihnen analysierten Daten präsentieren können, oder Sie können sich mit der Vielfalt der Methoden zur Erstellung visueller Darstellungen von Daten beschäftigen. ‎

    Wenn Sie auf der Suche nach den besten kostenlosen Kursen zur Datenvisualisierung sind, versuchen Sie Audit einen dieser Kurse Data Visualization Spezialisierung, Excel Data Analytics and Visualization Spezialisierung, Fundamentals of Data Visualization Kurs, Data Visualization and Dashboarding with R Spezialisierung oder Datenanalyse and Visualization Foundations Spezialisierung. Auf der Website Audit Version können Sie den größten Teil des Materials bewerten, aber Sie können keine Aufgaben einreichen und keine Note oder ein Zertifikat für Ihre Arbeit erhalten, wenn Sie nicht upgraden. ‎

    Für diejenigen, die einen Einstieg in die Datenvisualisierung suchen, bietet der Kurs Datenvisualisierung mit Tableau einen wertvollen Einblick in Themen wie Praktiken, Theorien und Tools, die in der Datenvisualisierung verwendet werden. Darüber hinaus deckt die Spezialisierung Datenanalyse und Visualisierung die Grundlagen der Datenvisualisierung ab. Für diejenigen, die die R-Programmierung für Datenvisualisierungsmethoden erlernen möchten, ist die Spezialisierung Datenvisualisierung und Dashboarding mit R eine hervorragende Option. Wer sich für Datenvisualisierung mit Python interessiert, kann sich für Python for Data Visualization anmelden, und für Tableau bietet Data Visualization with Tableau eine Einführung in Analytik und Datenvisualisierung. ‎

    Für diejenigen, die sich in fortgeschrittener Datenvisualisierung auszeichnen möchten, bietet Coursera ein umfangreiches Kursangebot. Dazu gehören die Spezialisierung Excel, Datenvisualisierung & Analytics, Grundlagen der Datenvisualisierung, Python für Datenvisualisierung, Excel für Datenvisualisierung und Datenvisualisierungsprojekt. ‎

    Online-Kurse zur Datenvisualisierung bieten eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue Fähigkeiten in der Datenvisualisierung zu erlernen. Wählen Sie aus einer breiten Palette von Kursen zur Datenvisualisierung, die von Top-Universitäten und Branchenführern angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind. ‎

    Der gesamte Kurskatalog von Coursera wird für Enterprise-Kunden ohne Einschränkungen angeboten. Die Wahl des besten Datenvisualisierungskurses hängt von den Bedürfnissen und Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter ab. Nutzen Sie unser Skills Dashboard, um Qualifikationsdefizite zu erkennen und den am besten geeigneten Kurs für die effektive Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter zu bestimmen. Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen ‎

    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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