Datenanalyse

Kurse zur Datenanalyse

Erlernen der Datenaufbereitung und -analyse. Von der Datenerfassung und -bereinigung bis hin zur Analyse und Visualisierung – diese Kurse vermitteln, wie Rohdaten mit Tools wie Python, SQL und Excel in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden.

4.6

Bewertet basierend auf 4903 Bewertungen.

72,786 Lernende

Bereits eingeschrieben

Erlernte Fähigkeiten:

A/B Test DesignAdvanced Join TechniquesAdvanced SQL ReportingAggregations and GroupingAnalytics-Driven Decision MakingAssignment & Transportation ProblemsAusreißererkennungBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationCRUD-OperationenCausal InferenceChi-Square AnalysisCohort AnalysisCorrelation AnalysisCustomer SegmentationData Analysis with JoinsData Analysis with SQLData Extraction TechniquesData Filtering and SortingData StorytellingData Transformation with pandasData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Datenaggregation mit pandasDatenanalyseDatenanalyse mit ExcelDatenbankmodellierungDatenbanknormalisierungDatenbankverwaltungDatenbereinigungDatenhandhabungDatenindexierung und -auswahl in pandasDatenindizierung und -auswahl in pandasDatenmanipulationDatenmanipulation mit pandasDatenmodellierungDatenumwandlungDatenvisualisierungDatenvorverarbeitungDescriptive StatisticsETL and ELT ConceptsExcel Power QueryExcel für AnfängerExcel-FormelnExecution Plan AnalysisExperimental Data PreparationExperimental DesignExplorative DatenanalyseExploratory Data AnalysisFactorial ExperimentsFeature EngineeringFortgeschrittene NumPy-TechnikenFunnel AnalyticsHypothesis TestingImputation fehlender WerteIncremental Loading StrategiesInteger ProgrammingInteraction EffectsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringMerkmalsauswahlMerkmalskodierungMerkmalsskalierungMetric Framework DesignMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNumPy-FunktionenNumPy-GrundlagenOptimization ModelingOrchestration PatternsPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPipeline-ErstellungPortfolio SimulationPower BI GrundlagenPython Data ManipulationPython-ProgrammierungPython-VisualisierungPython-Visualisierung mit MatplotlibQuery Planning and OptimizationRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRevenue SegmentationRisk EstimationSQL BasicsSQL Date and Time FunctionsSQL FunctionsSQL JSON FunctionsSQL JoinsSQL Logical FunctionsSQL MittelstufeSQL Null FunctionsSQL Numeric FunctionsSQL Parsing and ValidationSQL Query LifecycleSQL String FunctionsSQL Window FunctionsSQL in Python-ProjektenSQL-AbfrageoptimierungSQL-GrundlagenSeaborn-VisualisierungSensitivity AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningStatistik mit PythonSubqueriesTable JoinsTechniken der DatenvisualisierungUnit Economics CalculationWeb Scraping mit Pythont-test and z-test Application

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Niveau

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Technologien

Introduction to SQL

4 Stunden

41 Kapitel

Anfänger

62 JETZT STUDIEREN

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Excel for Beginners

4 Stunden

42 Kapitel

Anfänger

531 JETZT STUDIEREN

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Intermediate SQL

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Excel Formulas

1 Stunde

15 Kapitel

Anfänger

34 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Data Preprocessing, Data Analysis with Excel, Excel Formulas

Introduction to Power BI

3 Stunden

27 Kapitel

Mittelstufe

18 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Data Visualization, Data Visualization Techniques, Power BI Fundamentals

SQL Optimization and Query Features

4 Stunden

22 Kapitel

Fortgeschritten

11 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: SQL Query Optimization, Data Indexing and Selection in pandas, Database Management, Database Normalization, SQL Basics, CRUD Operations, Database Modeling

Tableau Fundamentals

3 Stunden

38 Kapitel

Anfänger

5 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis

Data Wrangling with pandas

4 Stunden

33 Kapitel

Mittelstufe

18 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

NumPy Basics

3 Stunden

26 Kapitel

Mittelstufe

34 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions

Relational Database and Normalization

1 Stunde

12 Kapitel

Anfänger

6 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: SQL Query Optimization, Database Normalization

Ultimate Visualization with Python

3 Stunden

26 Kapitel

Mittelstufe

20 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Data Visualization, Data Visualization Techniques, Python Visualization, Python Visualization with Matplotlib, Seaborn Visualization

Working with Databases in Python

3 Stunden

21 Kapitel

Mittelstufe

6 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Python Programming, CRUD Operations, SQL in Python Projects, Database Normalization, SQL Basics

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Berufspfad wählenUmfassende Programme, um einen Berufspfad zu meistern

Spur

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SQL von Null bis Held

Anfänger

Beherrschung der Datenvisualisierung

Mittelstufe

Wesentliche Bürokompetenzen

Anfänger

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BerufsmöglichkeitenErfahren Sie mehr über die beliebtesten Berufe, durchschnittliche Gehälter und Unternehmen, die aktiv nach Spezialisten in diesem Bereich suchen.

Business Analyst

Datenwissenschaftler

Finanzanalyst

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Big Data Analyst

$98k

$134k

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(Durchschnitt in den USA)

Einstellende Unternehmen

*Quelle: Glassdoor

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Kurse zur Datenanalyse: Wichtige Infos und Fragen

Was ist die Einführung in Data Analytics-Kurse?

Datenanalyse umfasst die Untersuchung von Datensätzen, um Schlussfolgerungen über die darin enthaltenen Informationen zu ziehen, häufig unter Verwendung spezialisierter Systeme und Software.

Was sind die Vorteile unserer Data Analytics-Kurse?

Unsere Kurse bieten eine umfassende Ausbildung in Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Visualisierungs- und BI-Tools sowie praktische Erfahrungen und bereiten Sie auf eine erfolgreiche Karriere in der Datenanalyse vor.

Welche Karrieremöglichkeiten bestehen nach Abschluss von Data Analytics-Kursen?

Absolventen können Positionen wie Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist und Data Engineer in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Technologie anstreben.

Welche Kursoptionen gibt es für Data Analytics?

Wir bieten verschiedene Kurse an, darunter Einsteiger- bis Fortgeschrittenenniveau, spezialisierte Themen und branchenspezifische Analytikschulungen. Sie können mit grundlegenden Mathematikkursen beginnen, Visualisierungstechniken erlernen und schließlich verschiedene BI-Tools entdecken.

Was sind die Zertifikatsinformationen?

Nach Abschluss erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in der Datenanalyse bestätigt.

Warum sollte ich einen Online-Data-Analytics-Kurs bei Ihrem Unternehmen in Betracht ziehen?

Unsere Online-Kurse bieten Flexibilität, erfahrene Dozenten, praxisnahe Projekte und kontinuierliche Unterstützung, um Ihren Lernerfolg sicherzustellen.

Welche Tipps gibt es für den erfolgreichen Abschluss eines Data Analytics-Kurses?

Strukturierte Arbeitsweise, regelmäßiges Üben, Einholen von Feedback und Anwendung des Gelernten in praxisnahen Projekten.

Was kostet die Ausbildung in Data Analytics-Kursen?

Wir bieten verschiedene Preismodelle an, die für alle unsere Kurse gelten. Sie finden diese unter folgendem Link: https://codefinity.com/pricing.

Welcher Data Analytics-Kurs eignet sich am besten für Anfänger?

Für Einsteiger empfiehlt sich der Einstieg mit grundlegenden numpy- und pandas-Kursen.

Welche Schlüsselkompetenzen sind erforderlich, um in Data Analytics erfolgreich zu sein?

Kritisches Denken, statistische Analyse, Beherrschung von Datenwerkzeugen und Software, Programmierkenntnisse sowie effektive Kommunikation sind entscheidend.

Wie unterscheidet sich Data Analytics von Business Intelligence?

Datenanalyse konzentriert sich auf das Erkennen von Mustern und Erkenntnissen aus Daten, während Business Intelligence darauf abzielt, mithilfe von Daten fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Welchen Einfluss hat Data Analytics auf die Gesundheitsbranche?

Datenanalyse verbessert die Patientenversorgung, optimiert Abläufe, prognostiziert Ausbrüche und unterstützt die medizinische Forschung durch bereitzustellende umsetzbare Erkenntnisse.

Wie unterscheidet sich Data Analytics hinsichtlich der erforderlichen Fähigkeiten von Data Science?

Datenanalyse legt den Schwerpunkt auf statistische und analytische Fähigkeiten, während Data Science zusätzlich Kenntnisse in Machine Learning, Programmierung und der Entwicklung komplexer Algorithmen erfordert.

Lohnt sich ein Data Analytics-Kurs?

Ja, es lohnt sich, da es zahlreiche Karrieremöglichkeiten eröffnet, Sie mit gefragten Fähigkeiten ausstattet und Ihre Problemlösungskompetenz verbessert.

Ist Data Analytics schwierig?

Datenanalyse kann anspruchsvoll sein, ist jedoch mit der richtigen Ausbildung, Übung und Unterstützung gut zu bewältigen und lohnend.

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