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Datenanalyse-Kurse

In Kursen zur Datenanalyse werden Techniken zum Prüfen, Bereinigen, Umwandeln und Modellieren von Daten vermittelt, um nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen. Entwickle deine Analysefähigkeiten mit Technologien wie Python, R und SQL.

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Empfohlen für Anfänger in der Datenanalyse

Baue deine Fähigkeiten in der Datenanalyse mit interaktiven Kursen aus, die von Experten aus der Praxis kuratiert werden.

Kurs

Datenanalyse mit Tableau

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
1.789 Wiederholungen
8 Std.
Erweitere deine Tableau-Fähigkeiten mit fortgeschrittenen Analysen und Visualisierungen.

Lernpfad

Assoziierter Datenanalyst in SQL

4.7+
190 Wiederholungen
39 Std.
Erwerbe die SQL-Kenntnisse, die du brauchst, um eine Datenbank abzufragen, die Ergebnisse zu analysieren und ein SQL-kompetenter Datenanalyst zu werden. Du brauchst keine Erfahrung im Programmieren zu haben!

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Erkunde Datenanalyse Kurse und Lernpfade

Kurs

Dashboards in Tableau erstellen

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
1.526 Wiederholungen
3 Std.
Dashboards sind in einer datengesteuerten Welt einfach ein Muss. Dieser Kurs zeigt, wie du mit den Dashboards von Tableau deine Business-Performance optimierst.

Kurs

Vereinfachte Datenaufnahme mit pandas

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
1.978 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus gängigen Formaten und Systemen abrufst, darunter CSV, Tabellen, JSON, SQL-Datenbanken und APIs.

Kurs

Einführung in Sigma

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
511 Wiederholungen
2 Std.
Leg los mit Sigma! Lerne, wie du einfache, interaktive Dashboards für Echtzeitanalysen erstellen und anpassen kannst.

Kurs

Explorative Datenanalyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
1.264 Wiederholungen
4 Std.
Hier erfährst du, wie du mit grafischen und numerischen Techniken die Struktur deiner Daten ermittelst.

Kurs

Versuchsplanung mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
1.907 Wiederholungen
4 Std.
Setze Versuchsanordnungen um und führe robuste statistische Analysen durch, um präzise und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen!

Kurs

Hypothesentests in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
1.034 Wiederholungen
4 Std.
Hypothesentests in R: t-Tests, Proportionentests und Chi-Quadrat-Tests gezielt einsetzen.

Kurs

Daten mit dplyr verknüpfen

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
1.310 Wiederholungen
4 Std.
Wir zeigen dir, wie du mit dplyr Daten aus mehreren Tabellen zusammenführst, um so komplexere Fragen zu beantworten.

Kurs

Datenaufbereitung in Alteryx

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
1.162 Wiederholungen
3 Std.
Lerne, wie du Stammdaten in Alteryx Designer aufbereitest, bereinigst und analysierst, egal ob du ein neuer oder erfahrener Analyst bist.

Kurs

Web Scraping in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
1.088 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie du mit der Python-Bibliothek Scrapy Informationen aus dem Internet abrufst und auswertest.

Kurs

Erstellen von PostgreSQL-Datenbanken

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
740 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurst erstellst du eine PostgreSQL-Datenbank und beleuchtest Struktur, Datentypen und Normalisierung von Datenbanken.

Kurs

Datenmanipulation in Snowflake

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
1.121 Wiederholungen
2 Std.
Lerne, wie man mit Stammdaten rumhantiert und analysiert, zum Beispiel mit CASE-Anweisungen, Unterabfragen und CTEs in Snowflake.

Kurs

Zeitreihen in Python bearbeiten

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
171 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Arbeit mit Zeitreihendaten.

Kurs

Daten in Tableau verbinden

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
1.234 Wiederholungen
3 Std.
Lerne, Tableau mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden und die Daten für eine reibungslose Analyse vorzubereiten.

Kurs

Zeitreihenanalyse in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
145 Wiederholungen
4 Std.
In diesem vierstündigen Kurs lernst du die Grundlagen der Analyse von Zeitreihendaten in Python.

Kurs

Datenbereinigung in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
830 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du, Daten effizient und akkurat zu bereinigen, um Rohdaten in gewinnbringende Erkenntnisse zu verwandeln.

Kurs

Stichprobenerhebung in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
893 Wiederholungen
4 Std.
Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.

Kurs

Datenvisualisierung in Databricks

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
663 Wiederholungen
3 Std.
Mach mit Databricks Visualisierungen und dynamische Dashboards und verwandle Rohdaten in klare und nützliche Erkenntnisse.

Kurs

Marketingkampagnen mit pandas analysieren

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
439 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs machst du dich mit pandas im Marketing vertraut, indem du Daten zusammenführst, aufteilst, visualisierst und mehr!

Kurs

Fortgeschrittene Regression in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
826 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.

Kurs

Datenvisualisierung in Tableau

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
872 Wiederholungen
6 Std.
Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.

Kurs

Einführung in Oracle SQL

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
269 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Einstiegskurs erweiterst du deine Kenntnisse rund um Oracle SQL und lernst, Daten zu aggregieren, zu kombinieren und anzupassen.

Kurs

Einführung in Statistik mit Google Sheets

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
619 Wiederholungen
4 Std.
Du erfährst, wie du mit Tabellen statistische Methoden nutzt, um Daten besser zu verarbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen.

Kurs

A/B-Tests in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
384 Wiederholungen
4 Std.
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

Kurs

Daten­transformation mit Polars

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
146 Wiederholungen
4 Std.
Polars mit Textmanipulation, rollenden Statistiken, DataFrame-Joins und fortgeschrittener Analyse vertiefen.

Kurs

Einführung in Spark SQL mit Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
195 Wiederholungen
4 Std.
Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.

Kurs

Datenumwandlung in Alteryx

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
823 Wiederholungen
2 Std.
Entdecke in diesem interaktiven Kurs Alteryx für die Datentransformation und lerne Crosstab, Transpose und die Optimierung von Arbeitsabläufen kennen.

Bist du bereit, deine Fähigkeiten einzusetzen?

Projekte ermöglichen es dir, dein Wissen auf eine breite Palette von Datensätzen anzuwenden, um reale Probleme in deinem Browser zu lösen

    Häufig gestellte Fragen

    Ist die Datenanalyse leicht zu erlernen?

    Das ist bei jedem anders. Manche Menschen lernen die Datenanalyse sehr schnell, während andere etwas mehr Zeit brauchen. Die zugrundeliegende Theorie und die Konzepte sind nicht schwer zu verstehen (und auch nicht sehr technisch), aber du musst ein paar gängige Datenanalyse-Tools lernen. 

    Dazu gehören SQL und Datenbanken, eine Programmiersprache wie Python oder R, Tabellenkalkulationen und Excel sowie Software wie Power BI oder Tableau. 

    Das hört sich vielleicht nach viel an, aber jede Technologie lässt sich leicht einzeln erlernen, vor allem, wenn du Datenanalysekurse von einem speziellen Online-Schulungsanbieter wie DataCamp wählst.

    Hat KI die Rolle oder den Bedarf von Datenanalysten verändert?

    KI verändert in der Tat die Rolle des Datenanalysten. Es ersetzt sie nicht, sondern automatisiert sich wiederholende Aufgaben, so dass sich die Analysten auf komplexe Fragen konzentrieren, KI-Ergebnisse interpretieren und Strategien entwickeln können. Obwohl KI bei der Datenanalyse hilft, ist die menschliche Aufsicht beim Trainieren und Anpassen der KI-Modelle weiterhin entscheidend. Die KI verändert also die Rolle des Analysten, erhöht aber auch seine Bedeutung.

    Welcher Kurs zur Datenanalyse ist der beste?

    Wir geben nur Kurse frei, die unseren hohen Qualitätsstandards entsprechen. Deshalb ist DataCamp als führende Plattform für das Erlernen von Datenanalyse bekannt! Trotzdem ist unser Data Analyst with Python Career Track eines unserer beliebtesten und umfassendsten Kursprogramme, um die Fähigkeiten eines Datenanalysten von Grund auf zu erwerben.

    Wie kann ich schnell Datenanalyst werden?

    Um schnell zum Datenanalysten zu werden, ist ein strukturierter Lernweg wie die Career Tracks von DataCamp von Vorteil. Programme wie unsere Data Analyst with Python und Data Analyst with Power BI Tracks sind darauf ausgelegt, dich schrittweise in den verschiedenen Konzepten, Technologien und Prozessen zu schulen, die du als Datenanalyst/in benötigst.

    Und ganz wichtig: Um Datenanalyst/in zu werden, muss man sich engagieren, konsequent lernen und eine positive Einstellung zur Problemlösung einnehmen. Die Anwendung deines Wissens auf reale Projekte hilft dir, deine Konzepte zu festigen, und die Erstellung eines Datenportfolios, in dem du diese Projekte vorstellst, kann deine Fähigkeiten bei potenziellen Arbeitgebern demonstrieren.

    Weitere Informationen findest du in unserem Artikel "Wie wird man Datenanalyst".

    Wie können Online-Kurse dir helfen, Datenanalyse zu lernen?

    Die Kurse von DataCamp bieten eine flexible und bequeme Möglichkeit, Datenanalyse in deinem eigenen Tempo zu lernen. Unsere Data Analytics-Kurse, die von Branchenexperten unterrichtet werden, bieten interaktive Übungen und praktische Projekte, die dir helfen, theoretische Konzepte auf reale Szenarien anzuwenden.

    Brauche ich Programmierkenntnisse, um mit der Datenanalyse zu beginnen?

    Nein, du brauchst keine Programmierkenntnisse, um mit der Datenanalyse zu beginnen. Unsere Einsteigerkurse, wie z.B. Einführung in SQL und Datenanalyse in Tableau, sind so konzipiert, dass sie Anfängern entgegenkommen und bei Bedarf schrittweise Programmierkonzepte einführen.

    Welche Jobs kannst du mit Datenanalysekenntnissen bekommen?

    Wenn du über Kenntnisse in der Datenanalyse verfügst, stehen dir viele berufliche Möglichkeiten offen:

    • Datenanalytiker/in
    • Datenbankadministrator
    • Systemanalytiker/in
    • Business Intelligence
    • Digitaler Vermarkter
    • Datenwissenschaftler/in
    • Finanzanalystin
    • Und viele mehr!

    Da die moderne Geschäftswelt datengesteuert ist, finden Menschen mit Kenntnissen in der Datenanalyse leicht Arbeit in einer bunten Mischung von Branchen und Sektoren.

    Sind Fähigkeiten in der Datenanalyse gefragt?

    Ja, Datenanalysten gehören zu den gefragtesten Fachkräften weltweit. Daten des US Bureau of Labor Statistics zeigen, dass die Zahl der Arbeitsplätze für Analysten zwischen 2021 und 2031 voraussichtlich um 23 % steigen wird.

    Wie kann ich meine Fähigkeiten in der Datenanalyse bei Arbeitgebern beweisen?

    Um deine Fähigkeiten in der Datenanalyse bei Arbeitgebern unter Beweis zu stellen, kannst du unsere branchenweit anerkannte Data Analyst Certification absolvieren. Diese Zertifizierung belegt deine Kenntnisse in der Datenanalyse mit SQL und entweder Python oder R.

    Welche Tools und Software werden üblicherweise in der Datenanalyse eingesetzt?

    Zu den gängigen Tools für die Datenanalyse gehören Excel, SQL, Python, R, Tableau und Power BI. Diese Tools helfen bei der Datenmanipulation, -analyse und -visualisierung.

    Weitere Technologien und Themen

    Technologien

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    Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.

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