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    Erkunden Sie den Datenanalysekurs,-Kurskatalog

    • J

      Johns Hopkins University

      R-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Fehlersuche, Datenanalyse, Datenstrukturen, Computer Programmierung, Programm-Entwicklung, Software-Installation, Daten importieren/exportieren, Leistungsoptimierung, R-Programmierung, Statistisches Programmieren, Statistische Analyse, Simulationen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Michigan

      Python für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Grundsätze der Programmierung, Datenmanipulation, Daten-Storytelling, Erhebung von Daten, Datenstrukturen, SQL, Datenverarbeitung, Python-Programmierung, Daten bereinigen, Relationale Datenbanken, Webdienste, Entwicklungsumgebung, Restful API, JSON, Computer Programmierung, Computergestütztes Denken, Datenbank-Design, Web Scraping, Datenbanken, Netzwerkprotokolle

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • G

      Google Cloud

      Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Dataflow, Google Cloud Platform, Real Time Data, Data Lakes, MLOps (Machine Learning Operations), Dashboard, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Data Infrastructure, Cloud Storage, Big Data, Tensorflow, Unstructured Data, Data Integration, Data Processing, Data Visualization Software, Apache Hadoop, Applied Machine Learning, Apache Spark

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • É

      École Polytechnique Fédérale de Lausanne

      Big Data-Analyse mit Scala und Spark

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Scala Programmierung, Datenanalyse, Apache Hadoop, Verteiltes Rechnen, Big Data, Leistungsoptimierung, Apache Spark

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2593 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google

      Regressionsanalyse: Komplexe Datenzusammenhänge vereinfachen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Erweiterte Analytik, Python-Programmierung, Datenanalyse, Statistische Inferenz, Überwachtes Lernen, Korrelationsanalyse, Statistische Analyse, Analyse der Varianz, Prädiktive Modellierung, Statistik, Analytics, Statistische Modellierung

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Cloudera

      Grundlagen für die Big-Data-Analyse mit SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtuelle Maschinen, Datenbank-Systeme, Technologien zur Datenspeicherung, Relationale Datenbanken, SQL, Datenbanken, Big Data, Datenbank-Design, Datenspeicherung, Operative Datenbanken

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1090 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google

      Fragen für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung stellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation mit Stakeholdern, Daten Präsentation, Datenanalyse, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Kommunikation, Stakeholder-Management, Unternehmensanalyse, Systemorientiertes Denken, Analytische Fähigkeiten, Dashboard, Quantitative Forschung, Tabellenverarbeitungssoftware

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      D

      Duke University

      Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Wahrscheinlichkeit, Bayessche Statistik, Datenverarbeitung, Infinitesimalrechnung, Grafische Darstellung, Arithmetik, Derivate, Algebra, Statistik

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in das Dateningenieurswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data-Warehousing, Technologien zur Datenspeicherung, SQL, Apache Hadoop, Relationale Datenbanken, Daten-Seen, Big Data, Datenmarkt, Datenarchitektur, Auszug, Daten-Pipelines, Datenbanken, Daten-Governance, Apache Spark, Datensicherheit

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3144 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Data-Mining

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Datenanalyse, Text Mining, Data-Mining, Interaktive Datenvisualisierung, Daten Präsentation, Datenvisualisierungssoftware, Unüberwachtes Lernen, Unstrukturierte Daten, Tableau Software, Big Data, Verarbeitung natürlicher Sprache, Grafische Darstellung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Visualisierung (Computergrafik), Plot (Grafiken), Dashboard, Analytics, Anomalie-Erkennung

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      2917 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      Genomische Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Datenmanagement, Big Data, Datenstrukturen, Wissenschaft und Forschung, Datenverarbeitung, Bioinformatik, Unix-Befehle, Linux-Befehle, Computergestütztes Denken, Statistische Methoden, Unix, Befehlszeilen-Schnittstelle, Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse, R-Programmierung, Biostatistik, Statistische Modellierung, Jupyter

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      6609 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      ein Crashkurs in Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenverarbeitung, Projektleistung, Unternehmensanalytik, Maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Leistungsmetrik, Software-Ingenieur, Projektentwurf

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      8241 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…111213…825

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • R-Programmierung: Johns Hopkins University
    • Python für jedermann: University of Michigan
    • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
    • Big Data-Analyse mit Scala und Spark: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
    • Regressionsanalyse: Komplexe Datenzusammenhänge vereinfachen: Google
    • Grundlagen für die Big-Data-Analyse mit SQL: Cloudera
    • Fragen für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung stellen: Google
    • Mathematikkenntnisse für die Datenverarbeitung: Duke University
    • Einführung in das Dateningenieurswesen: IBM
    • Data-Mining: University of Illinois Urbana-Champaign

    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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