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    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      C

      Coursera Project Network

      Introduction to Business Analysis Using Spreadsheets: Basics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Sheets, Spreadsheet Software, Data Presentation, Statistical Visualization, Data Analysis, Data Visualization Software, Business Analytics, Productivity Software, Business Analysis, Data Manipulation, Descriptive Statistics, Analysis, Excel Formulas, Data Cleansing, Mathematical Software

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • 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
      V

      Vanderbilt University

      ChatGPT + Zapier: AI-Powered Email Mastery

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, ChatGPT, Productivity, Microsoft Power Automate/Flow, Calendar Management, Organizational Skills, Gmail, Generative AI, Artificial Intelligence, Large Language Modeling, HubSpot CRM, Business Process Automation, Google Sheets, Google Workspace, Data Integration, Automation, Creative Thinking, Ingenuity, Google Docs, Workflow Management

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5969 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Maschinelles Lernen mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Matplotlib, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Dimensionalitätsreduktion, NumPy, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Regressionsanalyse, Jupyter, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Einführung in maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Anomalie-Erkennung, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Überwachtes Lernen, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Daten bereinigen, Dimensionalitätsreduktion, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Datenverarbeitung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Datenzugang, Unüberwachtes Lernen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2931 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Meta

      Meta Android Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Unix-Befehle, GitHub, React Native, User Experience Design, Entwicklung von Anwendungen für Mobilgeräte, Android Entwicklung, Versionskontrolle, Android Studio, Git (Versionskontrolle-System), Jest (JavaScript Testing Framework), Usability-Tests, Persona (Benutzererfahrung), Kotlin, Benutzeroberfläche (UI), Android-Jetpack, Design der Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung (UI/UX), UI/UX Forschung, Restful API, Interaktionsdesign

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      8558 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Wesleyan University

      Datenverwaltung und Visualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Python-Programmierung, Statistik, Peer Review, Datenmanipulation, Datenkompetenz, Grafische Darstellung, Explorative Datenanalyse, Datenmanagement, Forschungsberichte, Datenanalyse, SAS (Software), Daten Präsentation

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Tools für die explorative Datenanalyse in Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Deskriptive Statistik, Daten-Storytelling, Unternehmensanalytik, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Methoden, Alteryx, Datenumwandlung, Datenqualität, Explorative Datenanalyse, R-Programmierung, Analytics, Power BI, Auszug, Datenanalyse

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Meta

      Meta iOS Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, React Native, GitHub, Entwicklung von Anwendungen für Mobilgeräte, Unix-Befehle, Apple Xcode, User Experience Design, Benutzeroberfläche (UI), Versionskontrolle, Git (Versionskontrolle-System), UI/UX Forschung, Usability-Tests, iOS Entwicklung, Jest (JavaScript Testing Framework), Persona (Benutzererfahrung), Kerndaten (Software), Swift Programmierung, Restful API, Interaktionsdesign, Apple iOS

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      8092 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Virginia

      Digitales Produktmanagement

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kundenanalyse, Unternehmensanalytik, Teambildung, Produktprüfung, Leistungsmanagement im Team, Kontinuierliche Lieferung, Innovation, Agiles Projektmanagement, Team Management, Design Thinking, Analytics, Neue Produktentwicklung, Agile Methodik, Usability-Tests, Agile Entwicklung von Software, Agile Produktentwicklung, Produktmanagement, Produktverbesserung, Anwenderbericht, Team-Führung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      9596 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenvisualisierung mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, UI Komponenten, Plot (Grafiken), Streudiagramme, Datenvisualisierungssoftware, Dashboard, Analyse räumlicher Daten, Ggplot2, Grafische Darstellung, Shiny (R-Paket), Merkblatt (Software), R-Programmierung, Interaktive Datenvisualisierung, Box Plots, Benutzeroberfläche (UI), Histogramm

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Master Microsoft Office 365 and Power Platform

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Power Platform, Microsoft Copilot, Prompt Engineering, Microsoft Power Automate/Flow, Power BI, Multimedia, Microsoft PowerPoint, Dashboard, Microsoft Excel, Excel Formulas, Microsoft Word, Microsoft 365, Data Visualization, Presentations, Spreadsheet Software, Microsoft Outlook, Data Integration, Business Intelligence, Business Process Automation, Productivity Software

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      5594 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…303132…829

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Introduction to Business Analysis Using Spreadsheets: Basics: Coursera Project Network
    • Data Analysis for Managerial Decision-Making: Rice University
    • ChatGPT + Zapier: AI-Powered Email Mastery: Vanderbilt University
    • Maschinelles Lernen mit Python: IBM
    • IBM Einführung in maschinelles Lernen: IBM
    • Meta Android Entwickler: Meta
    • Datenverwaltung und Visualisierung: Wesleyan University
    • Tools für die explorative Datenanalyse in Unternehmen: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Meta iOS Entwickler: Meta
    • Digitales Produktmanagement: 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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