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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pennsylvania

      KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Generative KI, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Maschinelles Lernen, Algorithmen, Deep Learning, Big Data, Verwaltung von Kundendaten, Prozess-Optimierung, Verarbeitung natürlicher Sprache

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • S

      Stanford University

      Organisatorische Analyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Soziologie, Verhandlung, Organisatorischer Wandel, Organisatorische Strategie, Analyse, Organisatorische Effektivität, Studien zur Führungsqualität, Wirtschaft, Innovation, Sozialwissenschaften, Professionelles Netzwerken, Organisatorische Struktur, Lerntheorie, Ressourcenmanagement, Kultur, Entscheidungsfindung, Aufbau von Beziehungen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1619 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Stanford University

      Graphensuche, kürzeste Pfade und Datenstrukturen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk-Routing, Algorithmen, Theoretische Informatik, Netzwerk-Modell, Datenstrukturen, Graphentheorie, Netzwerkanalyse, Computergestütztes Denken

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1988 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      A

      Arizona State University

      Data Analysis and Visualization with Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, NumPy, Plot (Graphics), Pandas (Python Package), Data Structures, Data Visualization Software, Data Analysis, Scatter Plots, Pivot Tables And Charts, Python Programming, File Management, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Jupyter, Data Import/Export

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Deep Learning, Analyse, Fehlersuche, Leistungsoptimierung

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Business Intelligence (BI) Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Data Storytelling, Data Warehousing, SQL, Database Design, MySQL, Presentations, Descriptive Statistics, Extract, Transform, Load, Business Intelligence, IBM DB2, Tableau Software, Relational Databases, Star Schema, Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Regression Analysis, Data-Driven Decision-Making, Excel Formulas, Microsoft Excel

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Erste Schritte mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Objektorientierte Programmierung (OOP), Skripting, Pandas (Python-Paket), NumPy, Python-Programmierung, Algorithmen, Grundsätze der Programmierung, Jupyter, Datenmanipulation, Datenstrukturen

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1571 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Meta

      Meta Front-End-Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Bootstrap (Front-End-Framework), Unix-Befehle, GitHub, Interaktionsdesign, Algorithmen, Versionskontrolle, Jest (JavaScript Testing Framework), React.js, Front-End Web-Entwicklung, Git (Versionskontrolle-System), HTML und CSS, UI/UX Forschung, User Experience Design, Web-Entwicklungstools, Datenstrukturen, Reaktionsfähiges Webdesign, Persona (Benutzererfahrung), Design der Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung (UI/UX), Entwicklung von Anwendungen für Mobilgeräte, Usability-Tests

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Tensorflow, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Vorhersage, Deep Learning, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Computervision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Text Mining, Bildanalyse

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • U

      Universiteit Leiden

      Gesundheit der Bevölkerung: Verantwortungsvolle Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Statistische Hypothesentests, Erhebung von Daten, Datenanalyse, Statistische Methoden, Regressionsanalyse, Statistische Inferenz, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Daten bereinigen, Explorative Datenanalyse, Datenethik, Statistische Berichterstattung, Datenqualität, R-Programmierung

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • S

      Stanford University

      Soziale und wirtschaftliche Netzwerke: Modelle und Analyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Soziologie, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Netzwerkanalyse, Netzwerk-Modell, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Behaviorale Ökonomie, Graphentheorie, Mathematische Modellierung, Sozialwissenschaften, Markov-Modell, Wirtschaft, Spieltheorie, Simulationen

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • N

      Northeastern University

      Grundlagen des Datenschutzes

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Informationen zum Datenschutz, Medien und Kommunikation, Journalismus, Persönlich identifizierbare Informationen, Recht, Internet der Dinge, Datenethik, Aufkommende Technologien

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…202122…825

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler: University of Pennsylvania
    • Organisatorische Analyse: Stanford University
    • Graphensuche, kürzeste Pfade und Datenstrukturen: Stanford University
    • Data Analysis and Visualization with Python: Arizona State University
    • Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung: DeepLearning.AI
    • IBM Business Intelligence (BI) Analyst: IBM
    • Erste Schritte mit Python: Google
    • Meta Front-End-Entwickler: Meta
    • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI
    • Gesundheit der Bevölkerung: Verantwortungsvolle Datenanalyse: Universiteit Leiden

    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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