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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Datenstrukturen, Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Wahrscheinlichkeit & Statistik, NumPy, Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Grundsätze der Programmierung, Datenmanipulation, Pivot-Tabellen und Diagramme, Daten bereinigen, Jupyter

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Daten teilen durch die Kunst der Visualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, Tableau Software, Präsentationen, Datenkompetenz, Web Content Accessibility Guidelines, Interaktive Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Datenvisualisierung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      9567 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Exploratory Data Analysis With Python and Pandas

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Correlation Analysis, Matplotlib, Seaborn, Data Cleansing, Data Visualization, Pandas (Python Package), Data Analysis, Data Manipulation, NumPy, Statistical Analysis

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I
      U
      I

      Mehrere Erzieher

      Data Science Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Big Data, Automation, Data Visualization Software, Data Collection, Data Science, GitHub, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Wesleyan University

      Maschinelles Lernen für die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Datenanalyse, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Unüberwachtes Lernen, Random Forest Algorithmus, Statistische Methoden, Überwachtes Lernen, Data-Mining, Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Analytik, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      SQL: Eine praktische Einführung in die Datenbankabfrage

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MySQL, Datenanalyse, Gespeicherte Prozedur, Datenbanken, Cloud Management, IBM DB2, Datenmanipulation, Microsoft SQL-Server, Relationale Datenbanken, Datenbank Management, Transaktionsverarbeitung, SQL, Abfragesprachen

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Gespeicherte Prozedur, Datenbank-Design, Datenbank Management, Datenbanken, Datenmanipulation, Transaktionsverarbeitung, SQL, Abfragesprachen, Jupyter, Relationale Datenbanken

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Datenvisualisierung mit Tableau

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Streudiagramme, Tableau Software, Wärmekarten, Geospatial Mapping, Grafische Darstellung, Entwicklung von Vorschlägen, Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), Interaktive Datenvisualisierung, Baum-Karten, Leistungsmetrik, Storytelling, Daten Präsentation, Histogramm, Statistische Visualisierung, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Daten-Mapping

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8195 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      Corporate Finance Institute

      SQL Fundamentals for Data Analysts

      Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Databases, Data Manipulation, Data Analysis, Relational Databases, Business Intelligence, Query Languages, Data Warehousing, Data Transformation

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Analyse, Datenanalyse, Automatisierung, GitHub, Pandas (Python-Paket), Deskriptive Statistik, Gespeicherte Prozedur, Datenbanken, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Python-Programmierung, Statistik, Datenverarbeitung, Web Scraping, SQL, Relationale Datenbanken, Jupyter, Datenvisualisierung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Lernen Sie SQL-Grundlagen für die Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Statistische Analyse, Datenanalyse, Präsentationen, Daten-Seen, Datenbank-Design, Deskriptive Statistik, Apache Spark, JSON, Datenbausteine, A/B-Tests, Peer Review, Verteiltes Rechnen, Datenqualität, Komplexe Problemlösung, Explorative Datenanalyse, Daten-Pipelines, SQL, Abfragesprachen, Daten-Governance

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Macquarie University

      Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Excel-Makros, Daten-Storytelling, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Datenmodellierung, Infografiken, Excel-Formeln, Datenüberprüfung, Daten bereinigen, Pivot-Tabellen und Diagramme, Microsoft Power Plattform, Datenmanipulation, Microsoft Excel, Tabellenverarbeitungssoftware, Ausdrücke zur Datenanalyse (DAX), Datenanalyse-Software, Power BI, Datenumwandlung, Interaktive Datenvisualisierung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5738 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…678…821

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
    • Daten teilen durch die Kunst der Visualisierung: Google
    • Exploratory Data Analysis With Python and Pandas: Coursera Project Network
    • Data Science Foundations: IBM
    • Maschinelles Lernen für die Datenanalyse: Wesleyan University
    • SQL: Eine praktische Einführung in die Datenbankabfrage: IBM
    • Datenbanken und SQL für die Datenverarbeitung mit Python: IBM
    • Datenvisualisierung mit Tableau: University of California, Davis
    • SQL Fundamentals for Data Analysts: Corporate Finance Institute
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: 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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