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    Erkunden Sie den Datenanalysekurs,-Kurskatalog

    • U

      University of Michigan

      AI-Powered Data Analysis: A Practical Introduction

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Analytical Skills, Data Analysis, Data Cleansing, Data Manipulation, Generative AI, ChatGPT, Data Visualization Software, Statistical Analysis, Artificial Intelligence, Data Collection, Data Management, GitHub, Technical Support, Git (Version Control System), Integrated Development Environments

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • 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
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Meta

      Meta Datenbank Ingenieur

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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      7109 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      T

      Tableau Learning Partner

      Tableau Business Intelligence-Analyst

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

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in das Dateningenieurswesen

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3200 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Einführung in die Statistik & Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Beschleunigung der Datenanalyse und der Erstellung von Präsentationen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Präsentationen, Daten Präsentation, Datenethik, Datenanalyse, Mündliche Äußerung, Daten-Storytelling, Grafische Darstellung, Künstliche Intelligenz, Schnelles Engineering, Excel-Formeln, Stichproben (Statistik), Datenvisualisierung

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Regressionsanalyse: Komplexe Datenzusammenhänge vereinfachen

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

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      ein Crashkurs in Datenverarbeitung

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8271 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • W

      Wesleyan University

      Einführung in die komplexe Analyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Infinitesimalrechnung, Grafische Darstellung, Trigonometrie, Mathematische Theorie & Analyse, Fortgeschrittene Mathematik, Algebra, Geometrie

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1078 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1…111213…824

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • AI-Powered Data Analysis: A Practical Introduction: University of Michigan
    • Data Analysis for Managerial Decision-Making: Rice University
    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Meta Datenbank Ingenieur: Meta
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
    • Tableau Business Intelligence-Analyst: Tableau Learning Partner
    • Einführung in das Dateningenieurswesen: IBM
    • Einführung in die Statistik & Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen: Imperial College London
    • Beschleunigung der Datenanalyse und der Erstellung von Präsentationen: Google
    • Regressionsanalyse: Komplexe Datenzusammenhänge vereinfachen: Google

    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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