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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      Cloudera

      Grundlagen für die Big-Data-Analyse mit SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbanken, SQL, Datenanalyse, Operative Datenbanken, Datenmanagement, Datenbank-Systeme, Datenbank-Design, Datenspeicherung, Big Data, Virtuelle Maschinen, Virtualisierung und Virtuelle Maschinen, Relationale Datenbanken

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1090 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Neuronale Netze und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Infinitesimalrechnung, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Lineare Algebra, Künstliche Intelligenz, Leistungsoptimierung, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Amsterdam

      Data Analytics für Lean Six Sigma

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Datenanalyse, Box Plots, Analyse der Varianz, Minitab, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Statistische Hypothesentests, Datenvisualisierungssoftware, Lean Six Sigma, Prozessverbesserung, Korrelationsanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Analytics

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3422 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Stanford University

      Algorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Datenstrukturen, Netzwerk-Modell, Netzwerkanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Analyse, Theoretische Informatik, Wahrscheinlichkeit, Netzwerk-Routing, Bioinformatik, Algorithmen, Design-Strategien, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Operations Research

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5941 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Statistics and Data Analysis with R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Regression Analysis, Statistical Programming, Probability Distribution, Statistical Analysis, R Programming, Data Import/Export, Statistical Modeling, Statistical Methods, Plot (Graphics), Statistics, Data Manipulation, Analysis, Data Structures

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      É

      École Polytechnique Fédérale de Lausanne

      Big Data-Analyse mit Scala und Spark

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verteiltes Rechnen, Datenanalyse, Apache Spark, Scala Programmierung, Apache Hadoop, Big Data, Funktionales Design, Leistungsoptimierung, Datenmanipulation, Datenverarbeitung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2593 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      KI-Grundlagen für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Bereitstellung von Anwendungen, Automatisierung, Workflow Management, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Business Transformation, Programm-Entwicklung, Governance, ChatGPT, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Generative KI, Angewandtes maschinelles Lernen, IBM Cloud, Schnelles Engineering, Deep Learning, OpenAI, Künstliche neuronale Netze, Computervision

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Datenvisualisierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tableau Software, Daten Präsentation, Daten-Storytelling, Grafische Darstellung, Interaktive Datenvisualisierung, Streudiagramme, Datenvisualisierungssoftware, Plot (Grafiken), Dashboard, Daten-Mapping

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1392 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Finanzanalyse - Fähigkeiten für den Erfolg

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kostenmanagement, Finanzielle Analyse, Finanzielle Prognosen, Bewertung von Unternehmen, Finanzverwaltung, Analyse der Varianz, Bilanz, Leistungsmessung, Finanzen, Management Buchhaltung, Finanzbuchhaltung, Umsatzprognose, Bilanzanalyse, Budgetierung, Buchhaltung, Finanzberichte, Gewinn- und Verlustrechnung, Rentabilität der Investition, Cash Flow-Prognose, Finanzielle Daten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Interactive Brokers

      Grundlagen der Aktien

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Finanzielle Analyse, Portfolio Management, Risikomanagement, Aktien, Bilanz, Investitionen, Bilanzanalyse, Gewinn- und Verlustrechnung, Cashflows, Wertpapierhandel, Betriebswirtschaft

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Georgia Institute of Technology

      Lineare Schaltungen 1: DC-Analyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Elektroingenieurwesen, Technische Analyse, Technische Berechnungen, Physik, Elektronische Komponenten, Grundlegende elektrische Systeme, Elektronik, Differentialgleichungen, Elektrische Systeme

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1478 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of London

      Grundlagen der Datenverarbeitung: K-Means-Algorithmen in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Pandas (Python-Paket), Matplotlib, NumPy, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Unüberwachtes Lernen, Datenvisualisierung

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1…151617…824

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Grundlagen für die Big-Data-Analyse mit SQL: Cloudera
    • Neuronale Netze und Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Data Analytics für Lean Six Sigma: University of Amsterdam
    • Algorithmen: Stanford University
    • Statistics and Data Analysis with R: University of Colorado Boulder
    • Big Data-Analyse mit Scala und Spark: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
    • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
    • Datenvisualisierung: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Finanzanalyse - Fähigkeiten für den Erfolg: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Grundlagen der Aktien: Interactive Brokers

    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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