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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Datenstrukturen und Algorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Computer Programmierung, Operations Research, Netzwerk-Routing, Datenstrukturen, Algorithmen, Theoretische Informatik, Fehlersuche, Datenspeicherung, Bioinformatik, Netzwerk-Modell, Entwicklungstests, Programm-Entwicklung, Prüftechnik, Epidemiologie, Grundsätze der Programmierung, Computergestütztes Denken, Testfall, Netzwerkanalyse, Software-Tests

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

      Mittel · 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

      Datenvisualisierung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Datenanalyse, Daten Präsentation, Dashboard, Matplotlib, Box Plots, Plotly, Pandas (Python-Paket), Wärmekarten, Streudiagramme, Datenvisualisierungssoftware, Datenvisualisierung, Histogramm, Geografische Informationen und Technologie, Seaborn

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative KI für Datenanalysten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Daten-Storytelling, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenanalyse, Dashboard, Schnelles Engineering, Erstellung von Inhalten, Programm-Entwicklung, Modellierung großer Sprachen, ChatGPT, Datenethik, Virtuelle Umgebung, SQL, Datenvisualisierungssoftware, OpenAI, Bildanalyse, Abfragesprachen, Analytics

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6817 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, IBM Cognos-Analytik, NoSQL, Apache Spark, Apache Hadoop, Linux-Befehle, Web Scraping, Apache Kafka, Datenbank-Design, MySQL, Professionelles Netzwerken, Data-Warehousing, Datenspeicher, Bash (Skriptsprache), Datenbank Management, Jupyter, Apache Airflow, Daten-Pipelines, SQL, Auszug

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Graphentheorie, Unstrukturierte Daten, Datenanalyse, Text Mining, Matplotlib, Pandas (Python-Paket), NumPy, Feature Technik, Wissenschaftliche Visualisierung, Netzwerk-Modell, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Datenvisualisierungssoftware, Verarbeitung natürlicher Sprache, Jupyter, Datenmanipulation, Netzwerkanalyse, Datenverarbeitung

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Santa Cruz

      Bayessche Statistik: Vom Konzept zur Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, R-Programmierung, Statistische Modellierung, Datenanalyse, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bayessche Statistik, Microsoft Excel, Wahrscheinlichkeit, Statistische Inferenz

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3202 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Graphentheorie, NoSQL, Apache Spark, Datenmanagement, Apache Hadoop, Daten Präsentation, Statistische Analyse, Big Data, Datenbank-Design, Skalierbarkeit, Datenbank-Management-Systeme, Daten-Integration, Angewandtes maschinelles Lernen, Data-Mining, Datenmodellierung, Explorative Datenanalyse, Netzwerkanalyse, Daten-Pipelines, Datenverarbeitung

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Explorative Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Farbtheorie, R-Programmierung, Datenanalyse, Box Plots, Dimensionalitätsreduktion, Ggplot2, Statistische Analyse, Streudiagramme, Histogramm, Datenvisualisierung, Grafische Darstellung, Unüberwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Plot (Grafiken)

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6080 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, MLOps (Machine Learning Operations), Dashboard, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data, Data Integration, Data Migration, Data Processing, Data Visualization Software

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Bewertung zu Grundlagen der Datenanalyse und -visualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tabellenverarbeitungssoftware, IBM Cognos-Analytik, Datenanalyse, Datenwrangling, Microsoft Excel, Datenmanipulation, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenqualität, Analytics, Data-Mining, Explorative Datenanalyse, Daten bereinigen

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…789…825

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Datenstrukturen und Algorithmen: University of California San Diego
    • SQL Fundamentals for Data Analysts: Corporate Finance Institute
    • Datenvisualisierung mit Python: IBM
    • Generative KI für Datenanalysten: IBM
    • IBM Datentechnik: IBM
    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
    • Bayessche Statistik: Vom Konzept zur Datenanalyse: University of California, Santa Cruz
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • Big Data: University of California San Diego
    • Explorative Datenanalyse: Johns Hopkins University

    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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