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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Datenanalyse mit Excel und R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Dashboard, Statistische Analyse, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Ggplot2, Interaktive Datenvisualisierung, Excel-Formeln, IBM Cognos-Analytik, Datenbank-Design, Datenwrangling, Microsoft Excel, Big Data, Shiny (R-Paket), Explorative Datenanalyse, Daten Präsentation, Relationale Datenbanken, Datenmanipulation, Web Scraping, Data-Mining

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Datenvisualisierung mit Python

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Big Data

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative KI für Datenanalysten

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6745 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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

      IBM

      IBM Datentechnik

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Explorative Datenanalyse

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6078 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Bewertung zu Grundlagen der Datenanalyse und -visualisierung

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Angewandte Datenwissenschaft mit Python

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

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      33.979 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: Bayessche Statistik, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Datenanalyse, Statistische Inferenz, R-Programmierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeit, Microsoft Excel

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Tools für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenvisualisierungssoftware, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), GitHub, R-Programmierung, Versionskontrolle, Andere Programmiersprachen, Datenverarbeitung, Big Data, Cloud Computing, Git (Versionskontrolle-System), Abfragesprachen, Jupyter, Statistisches Programmieren

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      R

      Rice University

      Business Finance and Data Analysis Fundamentals

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Capital Budgeting, Cash Flows, Financial Statements, Microsoft Excel, Descriptive Statistics, Financial Accounting, Business Analytics, Box Plots, Probability Distribution, Financial Analysis, Finance, Data Visualization, Probability, Statistics, Business Valuation, Financial Statement Analysis, Business Mathematics, Accounting, Return On Investment, General Accounting

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2776 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Datenstrukturen und Algorithmen

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

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…789…821

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • IBM Datenanalyse mit Excel und R: IBM
    • Datenvisualisierung mit Python: IBM
    • Big Data: University of California San Diego
    • Generative KI für Datenanalysten: IBM
    • IBM Datentechnik: IBM
    • Explorative Datenanalyse: Johns Hopkins University
    • Bewertung zu Grundlagen der Datenanalyse und -visualisierung: IBM
    • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
    • Bayessche Statistik: Vom Konzept zur Datenanalyse: University of California, Santa Cruz
    • Tools für die Datenverarbeitung: IBM

    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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