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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+
1.925 Wiederholungen
8 Std.
Erweitere deine Tableau-Fähigkeiten mit fortgeschrittenen Analysen und Visualisierungen.

Lernpfad

Associate Data Analyst in SQL

4.7+
199 Wiederholungen
39 Std.
Erwirb die SQL-Kenntnisse, mit denen du Datenbanken abfragen, Ergebnisse analysieren und als Datenanalyst souverän mit SQL arbeiten kannst. Keine Programmiererfahrung erforderlich!

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Erkunde Datenanalyse Kurse und Lernpfade

Kurs

Vereinfachte Datenaufnahme mit pandas

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
2.172 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 Statistik mit Google Sheets

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

Kurs

Datenvisualisierung in Tableau

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
967 Wiederholungen
6 Std.
Datenvisualisierung zählt zu den gefragtesten Fähigkeiten für Datenanalysten. Mit diesem Kurs präsentierst du deine Ergebnisse mit Tableau besser.

Kurs

Datenanalyse in Google Sheets

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
1.353 Wiederholungen
3 Std.
Hier bereinigst und analysierst du Daten in Google Sheets. Du lernst, wie du Daten sortierst, filterst und mit SVERWEIS kombinierst.

Kurs

Daten mit dplyr verknüpfen

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

Kurs

Erstellen von PostgreSQL-Datenbanken

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

Kurs

Datenvisualisierung in Google Sheets

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
736 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs gibt dir einen kompakten Einstieg in die Datenvisualisierung mit Google Sheets.

Kurs

Daten umformen mit tidyr

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
524 Wiederholungen
4 Std.
Mach fast jeden Datensatz in ein ordentliches Format um, damit du ihn leichter analysieren kannst.

Kurs

Arbeiten mit kategorialen Daten in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
2.942 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du, wie du kategoriale Daten mit pandas und Seaborn effektiv bearbeiten und visualisieren kannst.

Kurs

Hypothesentests in R

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

Kurs

Datenbereinigung in R

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

Kurs

Einführung in Sigma

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

Kurs

Daten in Tableau verbinden

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

Kurs

Versuchsplanung mit Python

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

Kurs

Zeitreihenanalyse in Python

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

Kurs

Daten umformen mit pandas

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
904 Wiederholungen
4 Std.
Du kannst DataFrames von einem breiten in ein langes Format umwandeln, Zeilen und Spalten stapeln und entstapeln sowie Multi-Index-DataFrames bearbeiten.

Kurs

Web Scraping in Python

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

Kurs

Stichprobenerhebung in R

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

Kurs

Einführung in Oracle SQL

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

Kurs

A/B-Tests in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
432 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, mit A/B-Tests in Python Experimente durchzuführen und auszuwerten. p-Werte, Checks und Analysen für fundierte Geschäftsentscheidungen nutzen.

Kurs

Einführung in KNIME

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
599 Wiederholungen
3 Std.
Lerne, wie du die KNIME Analytics Platform für den Datenzugriff, die Datenbereinigung und die Datenanalyse mit einem No-Code/Low-Code-Ansatz nutzen kannst.

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 1)

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
123 Wiederholungen
3 Std.
Leg die Grundlagen, die du brauchst, um statistisch zu denken und die Sprache deiner Daten zu sprechen.

Kurs

Pivot-Tabellen in Google Sheets

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
234 Wiederholungen
2 Std.
Lerne, wie du Pivot-Tabellen erstellst und mit nur wenigen Klicks Tausende von Datenpunkten organisierst.

Kurs

Fortgeschrittene Regression in R

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

Kurs

Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
232 Wiederholungen
5 Std.
Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte zu Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mehr.

Kurs

Einführung in Spark SQL mit Python

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

Kurs

Datenaufbereitung in Alteryx

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

Kurs

Einstieg in Polars

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
602 Wiederholungen
3 Std.
Hier lernst du, wie du mit Polars Daten effizient transformierst, bereinigst und analysierst.

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

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