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 6585 Bewertungen.

80,652 Lernende

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Erlernte Fähigkeiten:

A/B Test Analysis in SQLA/B Test DesignAdvanced Join TechniquesAdvanced SQL ReportingAggregations and GroupingAnalytics-Driven Decision MakingAssignment & Transportation ProblemsAttribution ModelingAusreißererkennungBatch Data Pipeline DesignBerechnete Felder und benutzerdefinierte KennzahlenBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENCRUD-OperationenCampaign Performance QueryingCausal InferenceChi-Square AnalysisCohort AnalysisCohort Analysis with SQLCopilot-Prompting für TabellenkalkulationenCorrelation AnalysisCustomer SegmentationDashboard-Design und ReportingData Analysis with JoinsData Analysis with SQLData Extraction TechniquesData Filtering and SortingData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData StorytellingData Transformation with pandasData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Daten in Excel bereinigenDaten sortieren und filternDatenaggregation mit PandasDatenanalyseDatenanalyse mit ExcelDatenbankmodellierungDatenbanknormalisierungDatenbankverwaltungDatenbereinigungDatengetriebene KommunikationDatenhandhabungDatenindexierung und -auswahl in PandasDatenindizierung und -auswahl in pandasDatenmanipulationDatenmanipulation mit PandasDatenmodellierungDatenstrukturierung für NachschlagenDatenumwandlungDatenvisualisierungDatenvorverarbeitungDescriptive StatisticsDynamische Array-FormelnETL and ELT ConceptsEvent-based Data ModelingExcel Power QueryExcel für EinsteigerExcel-Datenbereinigung und -vorbereitungExcel-DatenvorbereitungExcel-FormelnExcel-NachschlagefunktionenExecution Plan AnalysisExperimental Data PreparationExperimental DesignExplorative DatenanalyseExploratory Data AnalysisFILTER-, UNIQUE- und SORT-FunktionenFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFeature EngineeringFehler finden und entfernenFehlerbehandlung in ExcelFinanzmodellierung und PrognoseFortgeschrittene NumPy-TechnikenFunnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsGruppierung von Datums- und ZahlenwertenHypothesis TestingINDEX- und XMATCH-NachschlagenImputation fehlender WerteIncremental Loading StrategiesInteger ProgrammingInteraction EffectsInteraktives Reporting mit Datenschnitten und ZeitachsenLedger-Style SQL JoinsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringLookup-Logik und DatenzusammenführungMehrdimensionale DatenanalyseMerkmalsauswahlMerkmalskodierungMerkmalsskalierungMetric Framework DesignMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNachschlagen mit mehreren KriterienNumPy-FunktionenNumPy-GrundlagenOptimization ModelingOrchestration PatternsPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPipeline-ErstellungPivot-Chart-Visualisierung und Dashboard-DesignPivot-Tabellen-Design und -KonfigurationPivotTables und DatenvisualisierungPortfolio SimulationPower BI GrundlagenPython Data ManipulationPython-ProgrammierungPython-VisualisierungPython-Visualisierung mit MatplotlibQuery Planning and OptimizationRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRevenue SegmentationRisk EstimationSQL AggregationsSQL BasicsSQL Date and Time FunctionsSQL FunctionsSQL JSON FunctionsSQL JoinsSQL Logical FunctionsSQL MittelstufeSQL Null FunctionsSQL Numeric FunctionsSQL Parsing and ValidationSQL Period-over-Period AnalysisSQL Query LifecycleSQL Reporting PatternsSQL String FunctionsSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL Window FunctionsSQL in Python-ProjektenSQL-AbfrageoptimierungSQL-GrundlagenSeaborn-VisualisierungSensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningStatistik mit PythonSubqueriesSzenarioanalyse und EntscheidungsfindungTabellenerstellungTable JoinsTechniken der DatenvisualisierungTextfunktionen verwendenUnit Economics CalculationVergleichs- und ProzentanalyseVerwendung von VLOOKUP und HLOOKUPVorlagenerstellung und AutomatisierungWeb Scraping mit PythonWindow FunctionsWindow Functions for Product MetricsXLOOKUP-BeherrschungZahlen und Datumsangaben korrigierent-test and z-test Application

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92%

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Niveau

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Technologien

Einführung in SQL

4 Stunden

41 Kapitel

Anfänger

62 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: SQL-Grundlagen, Datenmanipulation

Excel für Einsteiger

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42 Kapitel

Anfänger

189 JETZT STUDIEREN

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Fortgeschrittene SQL

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32 JETZT STUDIEREN

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Anfänger

139 JETZT STUDIEREN

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Einführung in Power BI

3 Stunden

27 Kapitel

Mittelstufe

10 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Datenvisualisierung, Techniken der Datenvisualisierung, Power BI Grundlagen

SQL-Optimierung und Abfragefunktionen

4 Stunden

22 Kapitel

Fortgeschritten

6 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: SQL-Abfrageoptimierung, Datenindizierung und -auswahl in pandas, Datenbankverwaltung, Datenbanknormalisierung, SQL-Grundlagen, CRUD-Operationen, Datenbankmodellierung

Tableau-Grundlagen

3 Stunden

38 Kapitel

Anfänger

9 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Techniken der Datenvisualisierung, Datenanalyse, Datenhandhabung, Explorative Datenanalyse

Data Wrangling mit Pandas

4 Stunden

34 Kapitel

Mittelstufe

7 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Datenindexierung und -auswahl in Pandas, Datenaggregation mit Pandas, Datenmanipulation mit Pandas

Numpy-Grundlagen

3 Stunden

26 Kapitel

Mittelstufe

19 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: NumPy-Grundlagen, Fortgeschrittene NumPy-Techniken, NumPy-Funktionen

Relationale Datenbank und Normalisierung

1 Stunde

12 Kapitel

Anfänger

13 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: SQL-Abfrageoptimierung, Datenbanknormalisierung

Ultimative Visualisierung mit Python

3 Stunden

26 Kapitel

Mittelstufe

9 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Datenvisualisierung, Techniken der Datenvisualisierung, Python-Visualisierung, Python-Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn-Visualisierung

Datenbanken in Python

3 Stunden

21 Kapitel

Mittelstufe

4 JETZT STUDIEREN

Erworbene Fähigkeiten: Python-Programmierung, CRUD-Operationen, SQL in Python-Projekten, Datenbanknormalisierung, SQL-Grundlagen

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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

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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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