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    • P

      Packt

      Foundations of Data Analysis with Pandas and Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Import/Export, Pandas (Python Package), Pivot Tables And Charts, Jupyter, Microsoft Excel, Data Analysis, Data Manipulation, Data Wrangling, Programming Principles, Python Programming, Data Structures, Development Environment, Object Oriented Programming (OOP)

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • J

      Johns Hopkins University

      Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Big Data, Datenverarbeitung, Versionskontrolle, Software-Installation, R-Programmierung, Rmarkdown, Statistisches Programmieren

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, SQL, Python-Programmierung, Relationale Datenbanken, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Deskriptive Statistik, Datenverarbeitung, Automatisierung, Gespeicherte Prozedur, Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, GitHub, Datenbanken, Statistik, Dashboard, Jupyter, Web Scraping

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Datentechnik

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • U

      University of Michigan

      Python-Datenstrukturen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Python-Programmierung, Dateiverwaltung, Datenanalyse, Datenstrukturen, Entwicklungsumgebung, Computer Programmierung, Software-Installation

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of California, Davis

      Datenvisualisierung mit Tableau

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Daten-Storytelling, Datenvisualisierung, Daten-Integration, Business Metriken, Interaktive Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Datenvisualisierungssoftware, Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), Tableau Software, Streudiagramme, Storytelling, Entwicklung von Vorschlägen, Wärmekarten, Baum-Karten, Geospatial Mapping, Dashboard, Daten-Mapping, Histogramm, Infografiken

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8181 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • G

      Google

      Daten bereinigen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Stichproben (Statistik), Daten bereinigen, SQL, Datenanalyse, Datenintegrität, Datenumwandlung, Datenüberprüfung, Datenqualität, Tabellenverarbeitungssoftware

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      M

      Microsoft

      Advanced Data Analysis with Generative AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Anomaly Detection, Predictive Modeling, Text Mining, Predictive Analytics, Advanced Analytics, Data Cleansing, Natural Language Processing, Unstructured Data, Data Analysis, Data Quality, Time Series Analysis and Forecasting, Artificial Intelligence, Big Data, Software Documentation

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Generative KI für Datenanalysten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Daten bereinigen, SQL, Datenvisualisierungssoftware, Datenethik, Datenanalyse, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), OpenAI, Technische Kommunikation, Bildanalyse, Software-Entwicklungstools, Künstliche Intelligenz, Dashboard, ChatGPT, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Generative KI, Analytics, IBM Cloud

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6246 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      IBM Data Warehouse Ingenieur

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Data-Warehousing, Datenvisualisierung, Shell-Skript, Datenbankarchitektur und -verwaltung, SQL, Relationale Datenbanken, Datenbank Management, IBM DB2, Apache Kafka, Datenarchitektur, MySQL, Linux-Befehle, Auszug, Gespeicherte Prozedur, IBM Cognos-Analytik, Bash (Skriptsprache), Datenbank-Design, Daten-Pipelines, Dashboard

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      5987 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • C

      Corporate Finance Institute

      SQL Fundamentals for Data Analysts

      Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Databases, Data Manipulation, Data Analysis, Relational Databases, Data Access, Business Intelligence, Query Languages, Data Warehousing

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Grundlagen der Datentechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Datenmanipulation, Python-Programmierung, SQL, Relationale Datenbanken, Datenbank Management, Datenbanken, Automatisierung, Big Data, Datenbank-Design, Datenarchitektur, MySQL, IBM DB2, Auszug, Gespeicherte Prozedur, Daten-Pipelines, Daten-Governance, Web Scraping, Datenumwandlung, Jupyter

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…91011…825

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • Foundations of Data Analysis with Pandas and Python: Packt
    • Der Werkzeugkasten des Datenwissenschaftlers: Johns Hopkins University
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM
    • IBM Datentechnik: IBM
    • Python-Datenstrukturen: University of Michigan
    • Datenvisualisierung mit Tableau: University of California, Davis
    • Daten bereinigen: Google
    • Advanced Data Analysis with Generative AI: Microsoft
    • Generative KI für Datenanalysten: IBM
    • IBM Data Warehouse Ingenieur: 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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