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    Erkunden Sie den Datenanalysekurs,-Kurskatalog

    • J

      Johns Hopkins University

      Einführung in die Systematische Überprüfung und Meta-Analyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Erhebung von Daten, Qualitative Forschung, Methoden der Forschung, Risikoanalyse, Klinische Forschung, Epidemiologie, Statistische Methoden, Analyse, Klinische Studien, Biostatistik, Quantitative Forschung, Wissenschaftliche Methoden, Statistische Analyse, Daten-Synthese

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3464 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • M

      Microsoft

      Data Analysis, Visualization, and Communication with Copilot

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Copilot, Natural Language Processing, Data Storytelling, Data-Driven Decision-Making, Interactive Data Visualization, Data Presentation, Generative AI, Data Visualization Software, Data Analysis, Communication, Artificial Intelligence, Presentations, Analytical Skills, Data Ethics, Stakeholder Communications

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten mit R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Stichproben (Statistik), Explorative Datenanalyse, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Deskriptive Statistik, Statistische Inferenz, Statistische Software, Statistische Analyse, R-Programmierung, Statistik

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      5748 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google

      Google Erweiterte Datenanalyse Capstone

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenvisualisierung, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Erweiterte Analytik, Unternehmensanalytik, Portfolio Management, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Interviewing-Fähigkeiten, Methoden des Maschinellen Lernens, Statistische Analyse

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      1173 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • D
      A

      Mehrere Erzieher

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, File Systems, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, Infrastructure as Code (IaC), Terraform

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Neue KI-Fähigkeiten
      Neue KI-Fähigkeiten
      G

      Google

      Google Project Management:

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Rückstände, Prozess der kontinuierlichen Verbesserung, Projekt-Scoping, Projektmanagende Life Cycle, Meilensteine (Projektmanagement), Team Management, Bewertung der Qualität, Projektdokumentation, Projektmanagement, Projekt-Kontrollen, Qualitätsmanagement, Organisatorische Struktur, Abschluss des Projekts, Änderungsmanagement, Projektzeitpläne, Projektplanung, Kommunikationsplan, Agile Methodik, Agiles Projektmanagement

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • M

      Meta

      Meta Datenbank Ingenieur

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, Datenbank-Systeme, Datenbank Management, SQL, Datenbanken, Django (Web-Framework), Relationale Datenbanken, Algorithmen, Objektorientierte Programmierung (OOP), Datenstrukturen, Versionskontrolle, Unix-Befehle, MySQL, Einheitstest, Datenbank-Management-Systeme, Auszug, Git (Versionskontrolle-System), Datenbank-Design, MySQL Workbench, Gespeicherte Prozedur

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      7040 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • U

      University of Colorado Boulder

      Einführung in die Datenanalyse für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenmanagement, Datenspeicherung, SQL, Unternehmensanalytik, Relationale Datenbanken, Datenqualität, Daten-Governance, Big Data, Organisatorische Struktur, Analytics, Datenbanken, Cloud Computing, Business Intelligence

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3149 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google

      Der Weg zu Erkenntnissen: Datenmodelle und Pipelines

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, Data-Warehousing, Leistungstests, Datenintegrität, SQL, Daten-Pipelines, Datenmarkt, Leistungsoptimierung, Datenqualität, Business Intelligence, Auszug, Datenüberprüfung, Datenbank-Design, Geschäftsprozess

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Datenvisualisierung und Dashboards mit Excel und Cognos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Baum-Karten, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Storytelling, Streudiagramme, Histogramm, Dashboard, Pivot-Tabellen und Diagramme, Microsoft Excel, IBM Cognos-Analytik

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      4151 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • T

      Tableau Learning Partner

      Einführung in Tableau

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenverarbeitung, Daten bereinigen, Unternehmensanalytik, Daten Präsentation, Interaktive Datenvisualisierung, Tableau Software, Leistungsoptimierung, Daten-Integration, Datenvisualisierungssoftware, Business Intelligence

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • M

      Microsoft

      Nutzung der Macht der Daten mit Power BI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Erhebung von Daten, Datenvisualisierungssoftware, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenumwandlung, Power BI, Business Intelligence, Microsoft 365, Analytische Fähigkeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1543 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…121314…803

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Einführung in die Systematische Überprüfung und Meta-Analyse: Johns Hopkins University
    • Data Analysis, Visualization, and Communication with Copilot: Microsoft
    • Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten mit R: Duke University
    • Google Erweiterte Datenanalyse Capstone: Google
    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
    • Google Project Management:: Google
    • Meta Datenbank Ingenieur: Meta
    • Einführung in die Datenanalyse für Unternehmen: University of Colorado Boulder
    • Der Weg zu Erkenntnissen: Datenmodelle und Pipelines: Google
    • Datenvisualisierung und Dashboards mit Excel und Cognos: 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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