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

Lernpfad

Assoziierter Datenanalyst in SQL

39 Stunden
55.9K
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!

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Erkunde Datenanalyse Kurse und Lernpfade

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
310
In diesem Kurs lernst du, wie du Datensätze mit data.table kombinieren und zusammenführen kannst.

Kurs

Statistische Simulation in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
307
Lerne, immer komplexere Probleme zu lösen, indem du Simulationen nutzt, um Daten zu generieren und zu analysieren.

Kurs

Versuchsplanung in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
305
Dieser Kurs fokussiert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung – ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse.

Kurs

Kundensegmentierung in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
294
Dieser Kurs liefert dir einen praxisnahen Einstieg in das Segmentieren von Kundendaten in Python.

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
293
In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

Kurs

Visualizations in Sigma

BasicSchwierigkeitsgrad
2 Stunden
285
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.

Kurs

Umfragen mit R analysieren

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
270
Lerne, wie man Umfragen mit gängigen Designstrukturen gestaltet und dann die Ergebnisse visualisiert und analysiert.

Kurs

Customer Analytics und A/B-Testing mit Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
270
Hier lernst du, wie du in Python A/B-Tests erstellst, ausführst und analysierst – und damit proaktive Geschäftsentscheidungen triffst.

Kurs

Umgang mit fehlenden Daten in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
262
Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.

Kurs

Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
5 Stunden
261
Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte zu Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und mehr.

Kurs

Fehler und Unsicherheit in Google Sheets

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
254
Hier lernst du, wie du echte Effekte von Zufall unterscheidest und Denkfehler erkennst, die Entscheidungen verzerren.

Kurs

Grundlagen der Inferenz in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
252
Dieser vierstündige Kurs über statistische Inferenz in Python vermittelt praxisnah, wie du datenbasierte Schlussfolgerungen ziehst.

Kurs

Calculations in Sigma

BasicSchwierigkeitsgrad
2 Stunden
250
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

Kurs

Marketing Analytics in Tableau

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
6 Stunden
248
Lerne Marketinganalysen mit Tableau. Schau dir die Performance an, vergleiche Kennzahlen und optimiere Strategien über verschiedene Kanäle hinweg.

Kurs

IoT-Daten in Python analysieren

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
245
Hier importierst, bereinigst und bearbeitest du IoT-Daten in Python und bereitest sie so für maschinelles Lernen vor.

Kurs

Datenumwandlung in KNIME

BasicSchwierigkeitsgrad
2 Stunden
238
Verbessere deine KNIME-Kenntnisse mit diesem Kurs zu Datentransformationen, Spaltenoperationen und Workflow-Optimierungen.

Kurs

Einstieg in die Netzwerkanalyse mit Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
238
In diesem Kurs lernst du, wie du Netzwerke mit der NetworkX-Bibliothek analysieren, visualisieren und verstehen kannst.

Kurs

Survival-Analyse in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
237
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

Geodaten in R visualisieren

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
236
Hier liest, erkundest und bearbeitest du Geodaten und nutzt dann deine Fähigkeiten, um mit R aussagekräftige Karten zu erstellen.

Kurs

Baseball-Datenvisualisierung in Power BI

BasicSchwierigkeitsgrad
1 Stunde
233
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.

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.

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