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

Lernpfad

Assoziierter Datenanalyst in SQL

4.7+
181 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?

Assessment durchführen

Erkunde Datenanalyse Kurse und Lernpfade

Kurs

Visualizing Geospatial Data in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
344 Wiederholungen
4 Std.
Hier lernst du, wie du mit Python, dem geopandas-Paket und folium maps Geodaten ansprechend visualisierst.

Kurs

Baseball-Datenvisualisierung in Power BI

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
197 Wiederholungen
1 Std.
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.

Kurs

Fallstudie: Supply-Chain-Analytics in Power BI

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
185 Wiederholungen
4 Std.
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

Umgang mit fehlenden Daten in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
184 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, fehlende Daten in Python zu erkennen, zu analysieren, zu entfernen und zu imputieren.

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Power BI

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
206 Wiederholungen
4 Std.
Im E-Commerce sind Umsatzsteigerung und Kostensenkung entscheidend. Daten eines Online-Tierbedarf-Unternehmens mit Power BI analysieren.

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
256 Wiederholungen
4 Std.
Lerne die beiden wichtigsten Aufgaben der statistischen Inferenz: Parameterschätzung und Hypothesentests.

Kurs

Einführung in lineares Modellieren mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
221 Wiederholungen
4 Std.
Lineare Modelle mit Python erkunden und Modelle bauen, um Datenmuster zu beschreiben, vorherzusagen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Kurs

ARIMA-Modelle in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
315 Wiederholungen
4 Std.
Werde zum Profi im Anpassen von ARIMA-Modellen (autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte) an Zeitreihendaten mit R.

Kurs

Survival-Analyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
198 Wiederholungen
4 Std.
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

Kurs

Web Scraping in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
99 Wiederholungen
4 Std.
Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
196 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

Kurs

Fallstudie: Explorative Datenanalyse in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.9+
49 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs untersuchst du historische Abstimmungen der UN-Generalversammlung mithilfe von Datenbearbeitung und -visualisierung.

Kurs

Analyzing Social Media Data in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
33 Wiederholungen
4 Std.
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

Kurs

Kategorische Daten im Tidyverse

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
174 Wiederholungen
4 Std.
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

Kurs

Fehler und Unsicherheit in Google Sheets

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
153 Wiederholungen
4 Std.
Hier lernst du, wie du echte Effekte von Zufall unterscheidest und Denkfehler erkennst, die Entscheidungen verzerren.

Kurs

IoT-Daten in Python analysieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
108 Wiederholungen
4 Std.
Hier importierst, bereinigst und bearbeitest du IoT-Daten in Python und bereitest sie so für maschinelles Lernen vor.

Kurs

Netzwerkanalyse mit R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
122 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie du mit dem igraph-Paket Netzwerkdaten analysieren und visualisieren kannst, und erstelle mit threejs interaktive Netzwerkdiagramme.

Kurs

Kundensegmentierung in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
170 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs liefert dir einen praxisnahen Einstieg in das Segmentieren von Kundendaten in Python.

Kurs

Statistik-Interviewfragen in Python üben

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
88 Wiederholungen
4 Std.
Wir bereiten dich für dein nächstes Statistik-Interview vor und wiederholen bedingte Wahrscheinlichkeiten, A/B-Tests und mehr.

Kurs

Zeitreihen in R visualisieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
183 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie du Zeitreihen in R visualisieren kannst, und probier es dann mit einer Fallstudie zur Aktienauswahl aus.

Kurs

Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
104 Wiederholungen
4 Std.
Fehlende Daten diagnostizieren, visualisieren und mit verschiedenen Imputationstechniken behandeln – mit Tipps, um deine Ergebnisse zu verbessern.

Kurs

Kommunizieren mit Daten im Tidyverse

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

Kurs

Warenkorbanalyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
95 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.

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.

    Download on the App StoreGet it on Google Play