Welche Personen eignen sich am besten für eine Tätigkeit in der Datenanalyse?

Personen mit ausgeprägten mathematischen und statistischen Kenntnissen eignen sich am besten für Aufgaben in der Datenanalyse. Ein Datenanalyst ist für die Erfassung von Daten und die Durchführung statistischer Analysen eines großen Datensatzes verantwortlich. Daher ist es wichtig, dass Mitarbeiter in der Datenanalyse organisiert und detailorientiert sind und in der Lage sind, innerhalb enger Fristen zu arbeiten. Ein Datenanalyst sollte nicht nur über gute mathematische Kenntnisse verfügen, sondern auch mit verschiedenen Programmiersprachen vertraut sein und die Fähigkeit besitzen, Datensätze zu analysieren und zusammenzufassen.

Was sind gängige Karrierewege im Bereich der Datenanalyse?

Viele Datenanalysten arbeiten an der Wall Street oder bei Hedgefonds, um Anlegern und Großbanken dabei zu helfen, finanzielle Entscheidungen für ihre Portfolios und Kunden zu treffen. Diese Datenanalysten sind für die Erfassung und Analyse großer Mengen von Finanzdaten für Kollegen und Kunden zuständig. Zu den üblichen Karrierewegen im Bereich der Datenanalyse gehört auch die Arbeit im Gesundheitswesen oder in Versicherungsunternehmen.

Welche Themen kann ich studieren, die mit der Datenanalyse zu tun haben?

Es ist wichtig, dass jeder, der Datenanalyse studiert, über gute Mathematikkenntnisse verfügt. Daher können Lernende Themen in Betracht ziehen, die Inferenzstatistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten sowie Datenverarbeitung für Mathematikkenntnisse abdecken. Ein Datenanalyst muss auch mit der Computerprogrammierung vertraut sein, daher sind Themen, die die angewandte Datenverarbeitung mit Python untersuchen, ein Muss. Für Lernende, die sich dafür interessieren, wie man Datenanalysen im Team durchführt, können die Themen "Management von Datenanalysen" und "Aufbau eines Datenverarbeitungsteams" Ihnen helfen, das Potenzial Ihres Teams zu erkennen, und Ihnen Tipps für Management und Planung geben.

Welche Karrieremöglichkeiten bieten sich mit Kenntnissen in der Datenanalyse?

Die Beherrschung der Datenanalyse kann Türen zu verschiedenen Karrierewegen in unterschiedlichen Sektoren öffnen: Fachkraft für Datenanalyse , Interpretation von Datensätzen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Business Intelligence Analyst , Nutzung von Daten als Grundlage für Strategien und Geschäftspraktiken. Market Research Analyst , der Daten analysiert, um Markttrends und Verbraucherpräferenzen zu verstehen. Operations Analyst , Nutzung von Daten zur Optimierung von Geschäftsabläufen und zur Steigerung der Effizienz. Financial Analyst , der analytische Techniken einsetzt, um Finanzdaten zu bewerten und zukünftige Trends vorherzusagen.

Wie kann ich Datenanalyse-Schulungen für mein Team erwerben?

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Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Einführung in die Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Datenverarbeitung, Datenvisualisierungssoftware, Relationale Datenbanken, Apache Spark, Erhebung von Daten, Daten bereinigen, Datenanalyse, Microsoft Excel, Statistische Analyse, Data-Warehousing, Big Data, Datenvisualisierung, Apache Hive, Daten-Seen
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Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
19.753 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Excel-Grundlagen für die Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Datenverarbeitung, Tabellenverarbeitungssoftware, Daten importieren/exportieren, Datenmanipulation, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Datenintegrität, Datenqualität, Informationen zum Datenschutz, Google Sheets, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenanalyse, Daten bereinigen
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
10.345 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Neu
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O.P. Jindal Global University
Statistical Methods and Data Analysis
Kompetenzen, die Sie erwerben: Sampling (Statistics), Statistical Analysis, Probability Distribution, Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Statistical Methods, Correlation Analysis, Regression Analysis, R (Software), R Programming, Statistical Modeling, Statistical Inference, Probability, Big Data, Decision Tree Learning
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Google Data Analysis with Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Unstructured Data, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Data Validation, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
16 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
EDUCBA
Data Analysis with NumPy and Pandas
Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), Pivot Tables And Charts, Data Manipulation, Data Import/Export, NumPy, Time Series Analysis and Forecasting, Business Reporting, Jupyter, Data Wrangling, Microsoft Excel, Data Transformation, Matplotlib, Data Analysis, Data Cleansing, Analytics, Business Analytics, Python Programming, Data Analysis Software, Numerical Analysis, Statistical Analysis
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Datenanalyse mit Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Datenwrangling, Prädiktive Modellierung, Pandas (Python-Paket), Daten importieren/exportieren, Daten-Pipelines, NumPy, Statistische Analyse, Python-Programmierung, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Explorative Datenanalyse, Daten bereinigen, Datenmanipulation, Datenanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Feature Technik, Matplotlib, Datenvisualisierung, Datenumwandlung
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Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
19.411 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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Google
Datenanalyse mit R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Statistisches Programmieren, Paket- und Software-Management, Rmarkdown, Ggplot2, Daten bereinigen, Datenmanipulation, R-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Tidyverse (R-Paket)
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Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
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Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Coursera Project Network
Introduction to Data Analysis using Microsoft Excel
Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Pivot Tables And Charts, Data Analysis, Data Manipulation, Microsoft Office, Data Mining
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4345 Bewertungen
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
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Status: KI-Fähigkeiten
IBM
IBM Data Analyst
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Storytelling, Plotly, Datenanalyse, Generative KI, Python-Programmierung, Interaktive Datenvisualisierung, Excel-Formeln, Professionelles Netzwerken, Daten importieren/exportieren, Microsoft Excel, Dashboard, IBM Cognos-Analytik, SQL, Big Data, Datenvisualisierung, Datenumwandlung, Explorative Datenanalyse, Daten bereinigen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Grundlagen: Daten, überall Daten
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Datenverarbeitung, Tabellenverarbeitungssoftware, Datenethik, Erhebung von Daten, Datenanalyse, Gemeinsame Nutzung von Daten, Google Sheets, Daten bereinigen, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Analytics, Unternehmensanalytik, Analytische Fähigkeiten, SQL, Tableau Software, Datenvisualisierung
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
118.817 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Meta
Datenanalyse mit Tabellenkalkulationen und SQL
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Datenvisualisierungssoftware, Tabellenverarbeitungssoftware, Korrelationsanalyse, Datenanalyse, Daten-Storytelling, Marketing-Analytik, Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Daten bereinigen, Tableau Software, Statistische Analyse, SQL, Google Sheets, Pivot-Tabellen und Diagramme, Datenvisualisierung, Dashboard
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
269 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Duke University
Datenanalyse mit R
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Statistische Methoden, Datenanalyse, Statistische Hypothesentests, Korrelationsanalyse, Bayessche Statistik, Statistische Analyse, Peer Review, Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, R (Software), Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik), R-Programmierung, Statistische Berichterstattung, Statistische Modellierung, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistik, Wahrscheinlichkeit
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
7576 Bewertungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate