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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+
1.925 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!

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Erkunde Datenanalyse Kurse und Lernpfade

Kurs

Analyzing Social Media Data in Python

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

Kurs

Web Scraping in R

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

Kurs

Datenbearbeitung in KNIME

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
276 Wiederholungen
3 Std.
Automatisiere die Datenbearbeitung mit KNIME, indem du Zusammenführungen, Aggregationen, Datenbank-Workflows und erweiterte Dateiverarbeitung beherrschst.

Kurs

Kategorische Daten im Tidyverse

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
192 Wiederholungen
4 Std.
Bereit zum Kategorisieren! In diesem Kurs, arbeitest du mit nicht numerischen Daten wie Jobtiteln oder Umfrageantworten im Tidyverse-Ökosystem.

Kurs

Programmieren mit dplyr

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
58 Wiederholungen
4 Std.
Hier lernst du, wie du fortgeschrittene dplyr-Transformationen vornimmst und dplyr- und ggplot2-Code in Funktionen einbaust.

Kurs

Fortgeschrittene Netzwerkanalyse in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.8+
97 Wiederholungen
4 Std.
Analysiere Zeitreihendiagramme, nutze bipartite Graphen und lerne, wie du schwierige Probleme in der Netzwerkanalyse löst.

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Power BI

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

Kurs

Netzwerkanalyse mit R

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

Kurs

A/B-Tests in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
102 Wiederholungen
4 Std.
Du lernst die Grundlagen von A/B-Tests in R und erfährst, wie du Experimente planst, Daten analysierst und Ergebnisse visualisierst.

Kurs

Zeitreihenanalyse in Tableau

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
174 Wiederholungen
2 Std.
Lerne, Zeitreihen zu klassifizieren, zu bearbeiten und zu analysieren – ein Muss für angehende Analytics-Profis in diesem Kurs.

Kurs

Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
84 Wiederholungen
4 Std.
Hier lernst du, Geschäftsprozesse mit ereignisdiskreter Simulation zu optimieren und digitale Zwillinge mit Python und SimPy zu entwickeln.

Kurs

Datenvisualisierung in KNIME

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
221 Wiederholungen
2 Std.
Erfahre, wie du mit KNIME überzeugende Datenvisualisierungen erstellst, einschließlich Diagrammen, Komponenten und Dashboards.

Kurs

Bedingte Formatierung in Google Sheets

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
103 Wiederholungen
2 Std.
Dieser Kurs zeigt praxisnah, wie du bedingte Formatierungen mit integrierten Optionen und eigenen Formeln nutzt.

Kurs

Fallstudie: Supply-Chain-Analytics in Tableau

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
75 Wiederholungen
4 Std.
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.

Kurs

Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln

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

Kurs

Überlebenszeitanalyse in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
77 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs ermittelst du anhand von Überlebensanalysen die geschätzte Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses und die Überlebenszeit.

Kurs

Zeitreihen in R visualisieren

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

Kurs

Analyse polizeilicher Maßnahmen mit pandas

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
32 Wiederholungen
4 Std.
Schau dir mal die Daten vom Stanford Open Policing Project an und guck mit Pandas, wie das Geschlecht das Verhalten von Polizisten beeinflusst.

Kurs

Faktorenanalyse in R

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
174 Wiederholungen
4 Std.
Hier untersuchst du latente Variablen wie Persönlichkeit mithilfe von explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalyse.

Kurs

Fehler und Unsicherheit in Google Sheets

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

Kurs

Fallstudien zum statistischen Denken

MittelSchwierigkeitsgrad
4.9+
90 Wiederholungen
4 Std.
Werde statistisch fit und wende deine Fähigkeiten auf reale Datensätze an, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Kurs

Zeitreihenanalyse in PostgreSQL

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
106 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, PostgreSQL für die effektive Zeitreihenanalyse zu nutzen und diese Techniken auf reale Daten anzuwenden.

Kurs

HR-Analytics: Mitarbeiterdaten in R erkunden

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
43 Wiederholungen
5 Std.
Lerne anhand einer Reihe von Fallstudien aus dem Bereich HR-Analytik, wie du Daten bearbeiten, visualisieren und statistische Tests durchführen 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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