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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Einführung in die Datenanalyse
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Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
19.057 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Excel-Grundlagen für die Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Tabellenverarbeitungssoftware, Google Sheets, Datenqualität, Daten importieren/exportieren, Datenwrangling, Daten bereinigen, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Excel-Formeln, Pivot-Tabellen und Diagramme, Informationen zum Datenschutz, Datenvisualisierungssoftware, Datenmanipulation
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
9921 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Neu
Status: Kostenloser Testzeitraum
SAP
SAP Business Analyst
Kompetenzen, die Sie erwerben: User Story, Business Process Modeling, Risk Analysis, Performance Measurement, Stakeholder Management, Process Analysis, Business Analysis, Risk Management, Requirements Elicitation, Requirements Management, Process Mapping, Stakeholder Engagement, Process Improvement, Business Systems Analysis, Business Risk Management, Gap Analysis, Enterprise Risk Management (ERM), Stakeholder Communications, Business Requirements, User Requirements Documents
4,3
Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
43 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KI-Fähigkeiten
Google
Google-Datenanalyse
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
171.177 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Datenanalyse mit Python
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Daten-Pipelines, Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Pandas (Python-Paket), Überwachtes Lernen, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Daten importieren/exportieren, Matplotlib, Regressionsanalyse, Datenwrangling, Datenanalyse, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Daten bereinigen, Datenvisualisierung, NumPy, Feature Technik
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
19.241 Bewertungen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KI-Fähigkeiten
IBM
IBM Data Analyst
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Storytelling, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Generative KI, IBM Cognos-Analytik, Microsoft Excel, Plotly, Python-Programmierung, SQL, Dashboard, Big Data, Excel-Formeln, Datenwrangling, Datenvisualisierungssoftware, Jupyter, Datenvisualisierung, Professionelles Netzwerken, Matplotlib, Interaktive Datenvisualisierung, Datenanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
93.420 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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Packt
Master SQL for Data Analysis
Kompetenzen, die Sie erwerben:
Mittel · Kurs · 3–6 Monate
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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, Data Mining
4,7
Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
4158 Bewertungen
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Status: Kostenloser Testzeitraum
IBM
Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Pandas (Python-Paket), Objektorientierte Programmierung (OOP), Web Scraping, Datenstrukturen, Restful API, Daten importieren/exportieren, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Dateiverwaltung, Python-Programmierung, NumPy, Jupyter, Datenmanipulation, Grundsätze der Programmierung, Datenanalyse
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
41.826 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Grundlagen: Daten, überall Daten
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tabellenverarbeitungssoftware, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, SQL, Google Sheets, Datenverarbeitung, Datenethik, Datenmanagement, Datenvisualisierungssoftware, Analytische Fähigkeiten, Daten bereinigen, Datenanalyse, Gemeinsame Nutzung von Daten, Datenvisualisierung
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Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
116.092 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: KI-Fähigkeiten
Microsoft
Microsoft Power BI Fachkraft für Datenanalyse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Visualisierung, Microsoft Excel, Business Intelligence, Erhebung von Daten, Datenspeicherung, SQL, Erweiterte Analytik, Power BI, Datenqualität, Datenanalyse, Analytische Fähigkeiten, Zeitleisten, Microsoft SQL-Server, Datenvisualisierung, Technologien zur Datenspeicherung, Datenbank-Design, Datenmanipulation, Microsoft Power Plattform, Daten-Integration, Statistische Berichterstattung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
4,6
Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
7716 Bewertungen
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Status: Kostenloser Testzeitraum
Google
Datenanalyse mit R-Programmierung
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistisches Programmieren, R-Programmierung, Paket- und Software-Management, Daten importieren/exportieren, Rmarkdown, Ggplot2, Datenmanipulation, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Daten bereinigen, Datenvisualisierung, Datenstrukturen, Tidyverse (R-Paket)
4,8
Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
11.466 Bewertungen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate