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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      HTML, CSS und Javascript für Webentwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Benutzerfreundlichkeit, Javascript, HTML und CSS, Reaktionsfähiges Webdesign, Front-End Web-Entwicklung, Web-Anwendungen, Ajax, Plattformübergreifende Entwicklung, HyperText Markup Language (HTML), Cascading Style Sheets (CSS), Webdesign, Web-Entwicklung, Browser-Kompatibilität

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      Nanjing University

      Data Processing Using Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Processing, Data Mining, Data Structures, Data Presentation, Object Oriented Programming (OOP), Web Scraping, Data Analysis, Python Programming, Pandas (Python Package), NumPy, Data Visualization, Data Import/Export, Data Manipulation, Matplotlib, User Interface (UI) Design

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      374 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Minnesota

      Lebenszyklus der Softwareentwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Schlanke Produktion, Kanban-Prinzipien, Analyse der Anforderungen, Anwenderbericht, Programm-Entwicklung, Technische Software, Agiles Projektmanagement, Agile Methodik, Design Thinking, Software-Entwurfsmuster, Software-Qualitätssicherung, Anwendungssicherheit, Software-Ingenieur, Agile Entwicklung von Software, Schlanke Methodologien, Scrum (Software-Entwicklung), Methoden der Softwareentwicklung, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Software Entwurf, Prozess-Mapping

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      9677 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Faltungsneuronale Netze in TensorFlow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Computervision

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      8192 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Y

      Yale University

      Moralische Grundlagen der Politik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Recht, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Soziale Gerechtigkeit, Europäische Geschichte, Politische Analyse, Politische Wissenschaften, Wirtschaft, Governance, Sozialwissenschaften, Sozioökonomie

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      5981 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Einführung in HTML5

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Benutzerfreundlichkeit, Datenüberprüfung, Web-Entwicklungstools, Cloud-Hosting, Web-Server, Web Content Accessibility Guidelines, Cascading Style Sheets (CSS), Web Design und Entwicklung, HyperText Markup Language (HTML), Semantisches Web

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Führen Sie UX-Recherchen durch und testen Sie frühe Konzepte

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Benutzerfreundlichkeit, Methoden der Forschung, Nutzerorientierte Gestaltung, Informationen zum Datenschutz, Benutzererlebnis, Interviewing-Fähigkeiten, UI/UX Forschung, User Experience Design, Prototyping, Forschungsdesign, Usability-Tests, Präsentationen, Design Forschung, Benutzerforschung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5857 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Serverless Computing, Digital Transformation, Cloud Services, Data Ethics, Cloud Infrastructure, Google Cloud Platform, Application Programming Interface (API), Applied Machine Learning, Hybrid Cloud Computing, Infrastructure As A Service (IaaS), Cloud Computing, Public Cloud, Technical Management, Business Transformation, Containerization, Technology Strategies, Cloud-Native Computing, Multi-Cloud, IT Management, Machine Learning

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      7379 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Angewandte Datenwissenschaft mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenwrangling, Plot (Grafiken), Datenvisualisierungssoftware, Relationale Datenbanken, Datenmanipulation, Interaktive Datenvisualisierung, Datenbank-Design, Daten Präsentation, Merkblatt (Software), Datenbank Management, Explorative Datenanalyse, Ggplot2, SQL, Datenanalyse, R-Programmierung, Web Scraping, Shiny (R-Paket), Datenumwandlung, Dashboard

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1200 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Python for Data Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), Time Series Analysis and Forecasting, Matplotlib, Data Visualization Software, Statistical Inference, Statistical Analysis, Seaborn, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, NumPy, Data Manipulation, Programming Principles, Python Programming, Regression Analysis, Forecasting

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Alberta

      Software Produktmanagement

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Sprint-Retrospektiven, Kanban-Prinzipien, Geschäftliche Anforderungen, Erhebung von Anforderungen, Analyse der Anforderungen, Anforderungsmanagement, Anwenderbericht, Agile Methodik, Sprint-Planung, Softwareentwicklung, Code-Überprüfung, Methoden der Softwareentwicklung, Technische Überprüfung der Software, Scrum (Software-Entwicklung), Funktionale Anforderung, Projektplanung, Agile Entwicklung von Software, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Produktanforderungen, Rahmen für das Risikomanagement

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pennsylvania

      Fintech: Grundlagen & Anwendungen der Finanztechnologie

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Zahlungsabwicklung, Kryptographie, Portfolio Management, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), FinTech, Investitionen, Finanzdienstleistungen, Blockchain, Rentabilität der Investition, Investment Management, Finanzmarkt, Digitale Vermögenswerte, Kredit-/Debitkartenverarbeitung, Fundraising und Crowdsourcing, Verbraucherdarlehen, Aufkommende Technologien, Marktanalyse, Kreditvergabe und Underwriting, Risikoanalyse, Technologie-Strategien

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3732 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…444546…830

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • HTML, CSS und Javascript für Webentwickler: Johns Hopkins University
    • Data Processing Using Python: Nanjing University
    • Lebenszyklus der Softwareentwicklung: University of Minnesota
    • Faltungsneuronale Netze in TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Moralische Grundlagen der Politik: Yale University
    • Einführung in HTML5: University of Michigan
    • Führen Sie UX-Recherchen durch und testen Sie frühe Konzepte: Google
    • Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud: Google Cloud
    • Angewandte Datenwissenschaft mit R: IBM
    • Python for Data Analytics: DeepLearning.AI

    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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