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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

Daten in Tableau analysieren

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
3.2K
8 Stunden
Erweitere deine Tableau-Fähigkeiten mit fortgeschrittenen Analysen und Visualisierungen.

Lernpfad

Assoziierter Datenanalyst in SQL

53.8K
39 Stunden
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

Grundlagen der Inferenz in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
504
4 Stunden
Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.

Kurs

Bayesianische Datenanalyse in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
502
4 Stunden
Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!

Kurs

Einführung in lineares Modellieren mit Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
501
4 Stunden
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

Kurs

Fallstudie: Supply-Chain-Analytics in Power BI

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
493
4 Stunden
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.

Kurs

Datenmanipulation mit data.table in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
482
4 Stunden
Lerne die wichtigsten Konzepte der Datenbearbeitung, wie Filtern, Auswählen und Berechnen von Gruppenstatistiken mit data.table.

Kurs

RNA-Seq mit Bioconductor in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
478
4 Stunden
Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.

Kurs

Data Processing in Shell

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
475
4 Stunden
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Kurs

Best Practices für Visualisierung in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
473
4 Stunden
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

Kurs

Einführung in Spark SQL mit Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
459
4 Stunden
Hier lernst du, wie du mit Python und SQL in Spark Daten bearbeitest und Feature-Sets für maschinelles Lernen erstellst.

Kurs

Web Scraping in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
459
4 Stunden
Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.

Kurs

Feature Engineering with PySpark

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.8+
455
4 Stunden
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Kurs

Visualizations in Sigma

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
450
2 Stunden
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.

Kurs

Umgang mit fehlenden Daten in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
441
4 Stunden
Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.

Kurs

Kommunizieren mit Daten im Tidyverse

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
435
4 Stunden
Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.

Kurs

Fortgeschrittenes Importieren von Daten in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
432
3 Stunden
Hier schauen wir uns an, wie wir beliebige Dateiformate parsen, ob Flatfiles, Statistiksoftware, Datenbanken oder Daten aus dem Internet.

Kurs

Zeitreihenanalyse in SQL Server

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
432
5 Stunden
Dieser Kurs zeigt, wie du Datums- und Zeitdaten in SQL Server für Zeitreihenanalysen nutzt.

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
428
5 Stunden
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

Kurs

Versuchsplanung in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
426
4 Stunden
Dieser Kurs fokussiert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung – ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse.

Kurs

Zeitreihen in R visualisieren

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
420
4 Stunden
Lerne, wie du Zeitreihen in R visualisieren kannst, und probier es dann mit einer Fallstudie zur Aktienauswahl aus.

Kurs

Visualizing Geospatial Data in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
407
4 Stunden
Hier lernst du, wie du mit Python, dem geopandas-Paket und folium maps Geodaten ansprechend visualisierst.

Kurs

Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
400
5 Stunden
Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte zu Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mehr.

Kurs

Anomalieerkennung mit Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
392
4 Stunden
Entdecke in diesem vierstündigen Kurs Anomalien in deiner Datenanalyse und erweitere dein Python-Statistik-Toolkit.

Kurs

Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
382
4 Stunden
In diesem Kurs lernst du, wie du Netzwerke mit der NetworkX-Bibliothek analysieren, visualisieren und verstehen 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

    DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

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