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    Kurse für Datenan-Kurse Online

    Finden Sie Datenanalyse-Kurse, die Fähigkeiten wie Dateninterpretation, Statistik und Visualisierungstechniken abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Datenwissenschaft, Wirtschaft und IT vor.

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Generative KI, Künstliche neuronale Netze, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenverarbeitung

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      Time Series Forecasting with Facebook Prophet in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Time Series Analysis and Forecasting, Forecasting, Predictive Modeling, Data Manipulation, Anomaly Detection, Pandas (Python Package), Exploratory Data Analysis, Data Cleansing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      R

      Rice University

      Business Statistik und Analyse Capstone

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistik, Datenmanipulation, Statistische Analyse, Daten Präsentation, Explorative Datenanalyse, Analytische Fähigkeiten, Datenanalyse, Technische Kommunikation, Statistische Berichterstattung, Unternehmensanalyse

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Coursera Instructor Network

      Alteryx Mastery: Data Analytics & Workflow Automation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Import/Export, Alteryx, Data Visualization, Business Analytics, Data Governance, Workflow Management, Operational Efficiency, Data Cleansing, Data Management, Data Manipulation, Data Transformation, Data Analysis, Business Process Automation, Data Integration, Automation

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Datenbanken mit Python verwenden

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenbank-Systeme, Relationale Datenbanken, Datenvisualisierungssoftware, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenbank Management, Datenmodellierung, Datenbank-Design, SQL, Web Scraping, Datenverarbeitung

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado System

      Data Warehouse-Konzepte, Design und Datenintegration

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Datenmodellierung, Datenbank-Design, Schneeflocken-Schema, Datenarchitektur, Datenmarkt, Relationale Datenbanken, Data-Warehousing, PostgreSQL, SQL, Daten-Integration, Auszug, Datenumwandlung, Datenqualität, Pivot-Tabellen und Diagramme, Star Schema

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      1046 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      E

      EDUCBA

      Splunk Query Language and Data Analysis

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Splunk, Dashboard, Data Transformation, Data Manipulation, Data Analysis, Statistical Analysis, Query Languages, Data Visualization Software, Ad Hoc Reporting, Real Time Data, Data Modeling, Continuous Monitoring, Taxonomy

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      70+ JavaScript Challenges - Data Structures and Algorithms

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Structures, Graph Theory, Algorithms, Computational Thinking, Javascript, Programming Principles, Object Oriented Programming (OOP), Debugging, Computer Science

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Data Storytelling

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Presentation, Data Visualization, Tableau Software, Dashboard, LinkedIn, Storytelling, Professional Networking, Data Visualization Software, Looker (Software), Technical Communication, Power BI, Interviewing Skills

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Virginia

      Grundlagen der Projektplanung und des Projektmanagements

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kanban-Prinzipien, Risikomanagement, Stakeholder-Management, Abhängigkeitsanalyse, Projektmanagement, Projektzeitpläne, Agile Methodik, Projektplanung, Projekt-Scoping, Meilensteine (Projektmanagement), Earned Value Management

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Coursera Instructor Network

      Azure Data Engineering: Cosmos DB, SQL & Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Azure Synapse Analytics, Microsoft Azure, Transact-SQL, Data Storage, Data Architecture, Performance Tuning, Query Languages, SQL, NoSQL, Cloud-Native Computing, Data Processing, Business Intelligence, Analytics, Cloud Computing Architecture, Data Integration, Data Modeling, Scalability

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Santa Cruz

      C and Go: Classical and Modern Programming

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Go (Programming Language), Debugging, C (Programming Language), Data Structures, C++ (Programming Language), Object Oriented Design, Object Oriented Programming (OOP), Code Review, Programming Principles, Computer Programming, Unit Testing, Algorithms, Command-Line Interface, Program Development, Integrated Development Environments, Software Testing, Computer Science, Computational Thinking, File Management, Integration Testing

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      7132 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…394041…829

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung: IBM
    • Time Series Forecasting with Facebook Prophet in Python: Packt
    • Business Statistik und Analyse Capstone: Rice University
    • Alteryx Mastery: Data Analytics & Workflow Automation: Coursera Instructor Network
    • Datenbanken mit Python verwenden: University of Michigan
    • Data Warehouse-Konzepte, Design und Datenintegration: University of Colorado System
    • Splunk Query Language and Data Analysis: EDUCBA
    • 70+ JavaScript Challenges - Data Structures and Algorithms: Packt
    • Data Storytelling: DeepLearning.AI
    • Grundlagen der Projektplanung und des Projektmanagements: University of Virginia

    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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