Weiter zum Inhalt
Startseite

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.

Kostenloses Konto erstellen

Mit Google fortfahrenWeitere Optionen anzeigen

oder

Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
Group

Training für 2 oder mehr Personen?

Probiere es mit DataCamp for Business

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!

Nicht sicher, wo du anfangen sollst?

Nimm an einem Assessment teil

Erkunde Datenanalyse Kurse und Lernpfade

Kurs

Grundlagen der Inferenz in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
62 Wiederholungen
4 Std.
Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.

Kurs

Marketingkampagnen mit pandas analysieren

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
456 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs machst du dich mit pandas im Marketing vertraut, indem du Daten zusammenführst, aufteilst, visualisierst und mehr!

Kurs

Kommunizieren mit Daten im Tidyverse

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

Kurs

Lineare Algebra für Data Science in R

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

Kurs

Datenvisualisierung in Databricks

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

Kurs

Nutzerorientiertes Design in Power BI

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
577 Wiederholungen
2 Std.
Dieser Kurs zeigt, wie du Visualisierungen und Berichte in Power BI zielgruppengerecht gestaltest.

Kurs

Google Sheets: Fortgeschrittene Funktionen

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
906 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

Fortgeschrittene SQL-Abfragen mit KI

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

Kurs

Einführung in Datenbanken mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
333 Wiederholungen
4 Std.
Der Kurs vermittelt dir die Grundlagen relationaler Datenbanken und wie du mit ihnen arbeitest.

Kurs

Datenmanipulation in Snowflake

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

Kurs

Datenbereinigung mit PySpark

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

Kurs

Umgang mit fehlenden Daten in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
186 Wiederholungen
4 Std.
Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.

Kurs

Best Practices für Visualisierung in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
374 Wiederholungen
1 Std.
Lerne, deine Daten wirkungsvoll zu vermitteln – mit gängigen Diagrammen, alternativen Visualisierungen und wahrnehmungsbasierten Stiloptimierungen.

Kurs

Zeitreihenanalyse in SQL Server

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

Kurs

Berechnungen in Tableau

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

Kurs

Arbeiten mit Geodaten in Python

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

Kurs

Datenumwandlung in Alteryx

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

Kurs

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in R

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

Kurs

Statistische Techniken in Tableau

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
736 Wiederholungen
4 Std.
Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.

Kurs

Datenverarbeitung in der Shell

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

Kurs

Datenmanipulation in Alteryx

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

Kurs

Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
244 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du, wie du Netzwerke mit der NetworkX-Bibliothek analysieren, visualisieren und verstehen kannst.

Kurs

Visualisierungen in Sigma

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

Kurs

Modellieren mit Daten im Tidyverse

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
258 Wiederholungen
4 Std.
Lerne verschiedene Arten der Datenmodellierung, auch für Vorhersagen, sowie lineare Regression und Modellbewertung mit Tidyverse.

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.

    Download on the App StoreGet it on Google Play