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    • U

      Università Bocconi

      Private Equity und Risikokapital

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unternehmertum, Privates Beteiligungskapital, Unternehmerische Finanzen, Investitionen, Rechtliches Risiko, Cashflows, Bewertung von Unternehmen, Kapitalmärkte, Fusionen und Akquisitionen, Finanzverwaltung, Verhandlung, Sorgfaltspflicht, Steuergesetze

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      8763 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Master Data Analysis with Pandas: Learning Path 1 (Enhanced)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), Data Manipulation, Data Analysis, NumPy, Python Programming

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Produktmanager

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Sprint-Retrospektiven, Wettbewerbsanalyse, Kanban-Prinzipien, Produktstrategie, Stakeholder-Management, Innovation, Anwenderbericht, Produktentwicklung, Agiles Projektmanagement, Produkt-Roadmaps, Engagement von Stakeholdern, Neue Produktentwicklung, Agile Methodik, Produktlebenszyklus-Management, Usability-Tests, Agile Entwicklung von Software, Projektmanagende Life Cycle, Produktprüfung, Produktmanagement, Produktplanung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3552 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Projektleiter

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kanban-Prinzipien, Risikomanagement, Stakeholder-Management, Agile Methodik, Projektmanagement, Interviewing-Fähigkeiten, Projektzeitpläne, Engagement von Stakeholdern, IT-Verwaltung, Projekt-Risikomanagement, Ressourcenplanung, Ressourcenmanagement, Team-Motivation, Agile Entwicklung von Software, Projektmanagende Life Cycle, Projektmanagement-Institut (PMI) Methodik, Peer Review, Earned Value Management, Professionelles Netzwerken, Kommunikation mit Stakeholdern

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      4854 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Data Mining Methoden

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Unstrukturierte Daten, Künstliche neuronale Netze, Erweiterte Analytik, Text Mining, Datenverarbeitung, Big Data, Algorithmen, Anomalie-Erkennung, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Data-Mining, Unüberwachtes Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistisches maschinelles Lernen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      58 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Tensorflow, Deep Learning, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Neurowissenschaften und Neuroimaging

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Datenmanipulation, Experimentieren, Netzwerkanalyse, Anatomie, Neurologie, Magnetresonanztomographie, Analyse, Matlab, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Psychologie, Forschungsdesign, R-Programmierung, Medizinische Bildgebung, Datenanalyse, Bildanalyse, Radiologie, Wissenschaftliche Visualisierung, Datenverarbeitung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3257 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Grundlagen der Business Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Erhebung von Anforderungen, Business Metriken, Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), Unternehmensanalytik, Engagement von Stakeholdern, Datenanalyse, Daten-Pipelines, Daten in Echtzeit, Daten-Integration, Dashboard, Datenmodellierung, Projektdokumentation

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1825 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Meta

      Vorbereitung auf das Kodierungsinterview

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Software-Visualisierung, Datenstrukturen, Technische Kommunikation, Algorithmen, Programm-Entwicklung, Computergestützte Logik, Pseudocode, Informatik, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Angewandte Datenwissenschaft Capstone

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Pandas (Python-Paket), Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Statistische Modellierung, Datenverarbeitung, Erhebung von Daten, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Methoden des Maschinellen Lernens, Daten Präsentation, Plotly, Web Scraping, Explorative Datenanalyse

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      7293 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Macquarie University

      Excel-Kenntnisse für Unternehmen: Fortgeschrittene I

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Konsolidierung, Excel-Formeln, Tabellenverarbeitungssoftware, Microsoft Excel, Geschäftsberichte, Automatisierung, Datenmanagement, Datenvisualisierung, Daten bereinigen, Ausdrücke zur Datenanalyse (DAX), Dashboard

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Microsoft Azure, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), PySpark, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Apache Spark, Datenbausteine, Big Data, Cloud Computing, Datenverarbeitung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Jupyter, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      551 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1…363738…829

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Private Equity und Risikokapital: Università Bocconi
    • Master Data Analysis with Pandas: Learning Path 1 (Enhanced): Coursera Project Network
    • IBM Produktmanager: IBM
    • IBM Projektleiter: IBM
    • Data Mining Methoden: University of Colorado Boulder
    • Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Neurowissenschaften und Neuroimaging: Johns Hopkins University
    • Grundlagen der Business Intelligence: Google
    • Vorbereitung auf das Kodierungsinterview: Meta
    • Angewandte Datenwissenschaft Capstone: 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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