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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+
1.712 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?

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Erkunde Datenanalyse Kurse und Lernpfade

Kurs

Fallstudie: Bestandsanalyse in Tableau

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
65 Wiederholungen
2 Std.
Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.

Kurs

ChIP-seq mit Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
50 Wiederholungen
4 Std.
ChIP-seq-Daten mit Bioconductor anhand eines menschlichen Krebsdatensatzes analysieren und interpretieren lernen.

Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
65 Wiederholungen
3 Std.
Im E-Commerce dreht sich alles um Umsatz und Kosten. In dieser Fallstudie schaust du dir die Daten eines Online-Shops für Tierbedarf an.

Kurs

Umfragedaten in Python analysieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.6+
53 Wiederholungen
4 Std.
Hier erfährst du, wie du Umfragedaten mit Python analysierst und wann welches Statistik-Tool sinnvoll ist.

Kurs

Daten mit data.table in R verknüpfen

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
73 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du, wie du Datensätze mit data.table kombinieren und zusammenführen kannst.

Kurs

Pandas-Joins für Spreadsheet-Nutzer

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
55 Wiederholungen
4 Std.
Hier lernst du, wie du Datensätze im Tabellenformat mit der Python-Bibliothek pandas effektiv und effizient zusammenführst.

Kurs

Fallstudie: Fitnessdaten in Alteryx analysieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
56 Wiederholungen
3 Std.
Mit diesem Kurs vertiefst du deine Alteryx-Kenntnisse anhand von Fitnessdaten und entwickelst eigene Marketingstrategien und Produkte!

Kurs

Statistik-Interviewfragen in R üben

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.7+
22 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs tauchen wir in das Thema Statistik ein: von Verteilungen über Hypothesentests bis hin zu Regressionsmodellen und vielem mehr.

Kurs

US-Census-Daten in R analysieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
38 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie du mit den Tidyverse-Tools schnell demografische Daten vom United States Census Bureau visualisieren und erkunden kannst.

Kurs

Social-Media-Daten mit R analysieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
90 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs zeigt dir, wie du Twitter-Daten extrahierst und visualisierst, eine Stimmungs- und Netzwerkanalyse durchführst und mehr.

Kurs

Prognose der Produktnachfrage in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
30 Wiederholungen
4 Std.
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

Kurs

Datenmanipulation in Julia

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
40 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs fokussiert sich auf die wichtigsten Skills der Datenbearbeitung in Julia.

Kurs

Mischungsmodelle in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
25 Wiederholungen
4 Std.
Lerne Mischungsmodelle kennen: ein praktischer und formaler statistischer Rahmen für probabilistisches Clustering und Klassifizierung.

Kurs

Wahrscheinlichkeitsrätsel in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
69 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs vermittelt Strategien zum Lösen von Wahrscheinlichkeitsfragen in R anhand verschiedener Denkaufgaben.

Kurs

Einführung in die Anomalieerkennung in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
26 Wiederholungen
4 Std.
Statistische Tests zur Identifizierung von Ausreißern und den Einsatz ausgefeilter Anomalie-Scoring-Algorithmen lernen.

Kurs

Response-Modelle in R erstellen

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
30 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs hilft dir dabei, einfache Modelle zur Marktreaktion zu erstellen und so deine Marketingpläne effektiver zu gestalten.

Kurs

Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
32 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, die Bezeichnungen von Knoten in Netzwerken mithilfe von Netzwerk-Lernen und durch das Extrahieren beschreibender Merkmale aus dem Netzwerk vorherzusagen.

Kurs

Fallstudien: Netzwerkanalyse in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
44 Wiederholungen
4 Std.
Wende grundlegende Konzepte der Netzwerkanalyse auf große reale Datensätze in 4 verschiedenen Fallstudien an.

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

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

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