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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Microeconomics Principles

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supply And Demand, Economics, Market Dynamics, Business Economics, Policy Analysis, Business, Behavioral Economics, Public Policies, Business Operations, Price Negotiation, Socioeconomics, Consumer Behaviour, Economics, Policy, and Social Studies, Business Strategy, Market Research, Competitive Analysis, Resource Allocation, Revenue Management, Decision Making, Market Analysis

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3247 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Erhebung von Umfragedaten und Analyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Stata, Datenethik, Erhebung von Daten, Statistische Analyse, Umfrage erstellen, Methoden der Forschung, Qualitative Forschung, Deskriptive Statistik, Stichproben (Statistik), Daten-Integration, Statistische Software, Interviewing-Fähigkeiten, Bestimmung des Stichprobenumfangs, R-Programmierung, Datenqualität, Forschungsdesign, Statistisches Programmieren, Daten bereinigen, Umfragen, Statistische Modellierung

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      1421 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Meta

      Meta Marketing Science Certification Prep

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Bayesian Statistics, Descriptive Statistics, Marketing Effectiveness, Statistical Hypothesis Testing, A/B Testing, Target Audience, Marketing Strategies, Marketing Planning, Statistical Inference, Sampling (Statistics), Data Collection, Data Modeling, Statistics, Advertising Campaigns, Campaign Management, Marketing, Analytics, Google Analytics, Data Analysis

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2730 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Design und Interpretation klinischer Studien

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Erhebung von Daten, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Wissenschaftliche Methoden, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Bestimmung des Stichprobenumfangs, Statistische Hypothesentests, Biostatistik, Klinische Studien, Ethische Standards und Verhaltensweisen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4317 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Mastering Data Analysis with Pandas: Learning Path Part 3

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

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      A

      Automatic Data Processing, Inc. (ADP)

      ADP Entry-Level Payroll Specialist

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Payroll, Payroll Processing, Payroll Systems, Payroll Administration, Payroll Tax, Payroll Reporting, Compensation Strategy, Tax Management, Data Entry, Employee Onboarding, Labor Compliance, Labor Law, Human Resource Strategy, Compensation Management, Compensation and Benefits, Non-Profit Accounting, Tax Compliance, Human Resources, Benefits Administration, Specialized Accounting

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Meta

      Programmieren mit JavaScript

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), Javascript, Node.JS, Computer Programmierung, Paket- und Software-Management, Jest (JavaScript Testing Framework), JSON, Fehlersuche, Einheitstest, Web-Entwicklungstools, Funktionales Design, Datenstrukturen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4712 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Big Data mit MySQL verwalten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenbanken, Unternehmensanalytik, Relationale Datenbanken, Datenmanagement, Datenmodellierung, MySQL, Datenbank-Design, Big Data, Unternehmensanalyse, SQL

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4075 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Gehen Sie über die Zahlen hinaus: Daten in Einsichten verwandeln

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Kommunikation mit Stakeholdern, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Datenethik, Tableau Software, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Matplotlib, Pandas (Python-Paket), Datenüberprüfung, Explorative Datenanalyse, Daten bereinigen, Daten Präsentation, Datenumwandlung, Jupyter

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Copenhagen Business School

      Eine Einführung in die Verbraucher-Neurowissenschaft & Neuromarketing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verbraucherverhalten, Psychologie, Human Learning, Kundeneinblicke, Marketing, Entscheidungsfindung, Marktforschung, Werbung, Magnetresonanztomographie, Marketing-Psychologie, Markenbekanntheit, Geschäftsethik

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3437 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      KI für medizinische Diagnosen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computervision, Prädiktive Modellierung, Radiologie, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Künstliche neuronale Netze, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen, Bildanalyse, Medizinische Bildgebung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      2015 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      R

      Rice University

      Grundlagen der Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenanalyse, Algorithmen, Kombinatorik, Ereignisgesteuerte Programmierung, Python-Programmierung, Theoretische Informatik, Programm-Entwicklung, Bioinformatik, Mathematische Software, Anwendungsentwicklung, Graphentheorie, Big Data, Datenstrukturen, Wahrscheinlichkeit, Grundsätze der Programmierung, Computergestütztes Denken, Interaktives Design, Informatik, Computer Programmierung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      4073 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…606162…831

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Microeconomics Principles: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Erhebung von Umfragedaten und Analyse: University of Michigan
    • Meta Marketing Science Certification Prep: Meta
    • Design und Interpretation klinischer Studien: Johns Hopkins University
    • Mastering Data Analysis with Pandas: Learning Path Part 3: Coursera Project Network
    • ADP Entry-Level Payroll Specialist: Automatic Data Processing, Inc. (ADP)
    • Programmieren mit JavaScript: Meta
    • Big Data mit MySQL verwalten: Duke University
    • Gehen Sie über die Zahlen hinaus: Daten in Einsichten verwandeln: Google
    • Eine Einführung in die Verbraucher-Neurowissenschaft & Neuromarketing: Copenhagen Business School

    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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