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

Lernpfad

Assoziierter Datenanalyst in SQL

4.7+
193 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!

Nicht sicher, wo du anfangen sollst?

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Erkunde Datenanalyse Kurse und Lernpfade

Kurs

Fortgeschrittene Regression in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
832 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.

Kurs

Lineare Algebra für Data Science in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
153 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Einführungskurs in die lineare Algebra lernst du eines der wichtigsten mathematischen Themen der Datenwissenschaft kennen.

Kurs

Kommunizieren mit Daten im Tidyverse

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
212 Wiederholungen
4 Std.
Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.

Kurs

Einführung in KNIME

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
564 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

Datenbereinigung mit PySpark

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
525 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie du Daten mit Apache Spark in Python bereinigen kannst.

Kurs

Zeitreihenanalyse in SQL Server

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
458 Wiederholungen
5 Std.
Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.

Kurs

Daten umformen mit tidyr

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

Kurs

Datentypen und Funktionen in Snowflake

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
598 Wiederholungen
3 Std.
Beherrsche Snowflake Datentypen und Funktionen, um Text, Zahlen und Daten zu verarbeiten sowie eigene Funktionen und Pivot-Tabellen zu erstellen.

Kurs

Fortgeschrittene SQL-Abfragen mit KI

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
272 Wiederholungen
3 Std.
Lerne SQL, indem du KI-Befehle schreibst, die Abfragen zum Sortieren, Gruppieren, Filtern und Kategorisieren von Daten machen.

Kurs

Datenmanipulation in Alteryx

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
697 Wiederholungen
3 Std.
Organisiere Daten mit Unions, Joins, Parsing und Performance-Optimierung in Alteryx.

Kurs

Einführung in Datenbanken mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
304 Wiederholungen
4 Std.
Der Kurs vermittelt dir die Grundlagen relationaler Datenbanken und wie du mit ihnen arbeitest.

Kurs

Google Sheets: Fortgeschrittene Funktionen

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
861 Wiederholungen
4 Std.
Erweitere dein Wissen über Google Tabellen, indem du dich näher mit Datentypen wie numerischen Daten, logischen Daten und fehlenden Daten beschäftigst.

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 1)

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

Kurs

Berechnungen in Tableau

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
718 Wiederholungen
6 Std.
In diesem interaktiven Kurs lernst du, wie du Funktionen für deine Tableau-Berechnungen einsetzt und wann du sie verwenden solltest!

Kurs

Best Practices für Visualisierung in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
349 Wiederholungen
1 Std.
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Kurs

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
295 Wiederholungen
3 Std.
Hier schauen wir uns an, wie wir beliebige Dateiformate parsen, ob Flatfiles, Statistiksoftware, Datenbanken oder Daten aus dem Internet.

Kurs

Visualisierungen in Sigma

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
268 Wiederholungen
2 Std.
Lerne, Sigma-Diagramme zu erstellen und anzupassen, um klare, überzeugende Datenstories zu erzählen – ganz ohne Programmierung.

Kurs

Einführung in Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
128 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!

Kurs

Datenverarbeitung in der Shell

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
545 Wiederholungen
4 Std.
Lerne leistungsstarke Kommandozeilen-Skills, um Daten herunterzuladen, zu verarbeiten und zu transformieren, inklusive Machine Learning-Pipeline.

Kurs

Arbeiten mit Geodaten in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
292 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs zeigt, wie du Geodaten in deinen Data-Science-Workflow integrierst.

Kurs

Window Functions in Snowflake

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
572 Wiederholungen
3 Std.
Entdecke die Fensterfunktionen von Snowflake, um knifflige Datenprobleme mit Rankings, Partitionen und fortlaufenden Berechnungen zu lösen.

Kurs

Prognosen mit R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
56 Wiederholungen
5 Std.
Lerne, wie du mit Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und exponentiellen Glättungsmethoden, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.

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

    Themen

    Erweitere deine Datenkompetenzen mit DataCamp for Mobile

    Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.

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