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Google-Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)

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Google-Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)

Begeben Sie sich auf die Überholspur zu einer Karriere in der Datenanalytik. In diesem Zertifikatsprogramm erlernen Sie gefragte Fähigkeiten und erhalten KI-Schulungen von Google-Experten. Lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo, kein Abschluss oder Erfahrung erforderlich.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Google Career Certificates

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Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.8

(161,017 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

6 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis für die Praktiken und Prozesse, die ein Junior- oder Associate-Datenanalyst bei seiner täglichen Arbeit anwendet

  • Lernen Sie wichtige analytische Fähigkeiten (Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung) und Tools (Tabellenkalkulationen, SQL, R-Programmierung, Tableau)

  • Verstehen Sie, wie man Daten für die Analyse bereinigt und organisiert und Analysen und Berechnungen mithilfe von Tabellenkalkulationen, SQL und R-Programmierung durchführt

  • Lernen Sie, wie Sie Datenergebnisse in Dashboards, Präsentationen und häufig verwendeten Visualisierungsplattformen visualisieren und präsentieren können

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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
154 Praxisübungen

Berufsbezogenes Zertifikat – 8 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Definieren und erklären Sie die wichtigsten Konzepte der Datenanalyse, einschließlich Daten, Datenanalyse und Datenökosysteme.

  • Führen Sie eine Selbsteinschätzung zum analytischen Denken durch und geben Sie konkrete Beispiele für die Anwendung des analytischen Denkens.

  • Diskutieren Sie die Rolle von Tabellenkalkulationen, Abfragesprachen und Datenvisualisierungstools bei der Datenanalyse.

  • Beschreiben Sie die Rolle eines Datenanalysten mit spezifischer Bezugnahme auf Arbeitsplätze.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Analytics
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Unternehmensanalytik
Kategorie: Google Sheets

Was Sie lernen werden

  • Erklären Sie, wie der Problemlösungsfahrplan auf typische Analyseszenarien angewendet wird.

  • Diskutieren Sie die Verwendung von Daten im Entscheidungsprozess.

  • Demonstrieren Sie die Verwendung von Tabellenkalkulationen, um die grundlegenden Aufgaben eines Datenanalysten zu erledigen, einschließlich der Eingabe und Organisation von Daten.

  • Beschreiben Sie die wichtigsten Ideen im Zusammenhang mit strukturiertem Denken.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Stakeholder Management
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Intelligente Ziele
Kategorie: Quantitative Forschung
Kategorie: Problemlösung
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Unternehmensanalyse

Was Sie lernen werden

  • Erläutern Sie, welche Faktoren bei Entscheidungen über die Datenerfassung zu berücksichtigen sind.

  • Diskutieren Sie den Unterschied zwischen verzerrten und unverzerrten Daten.

  • Beschreiben Sie Datenbanken mit Hinweisen auf ihre Funktionen und Komponenten.

  • Beschreiben Sie die besten Methoden zur Organisation von Daten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenethik
Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: SQL
Kategorie: Verwaltung von Metadaten
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Datenmanagement
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Datenspeicherung

Was Sie lernen werden

  • Definieren Sie verschiedene Arten der Datenintegrität und identifizieren Sie Risiken für die Datenintegrität.

  • Wenden Sie grundlegende SQL-Funktionen an, um String-Variablen in einer Datenbank zu bereinigen.

  • Entwickeln Sie grundlegende SQL-Abfragen zur Verwendung in Datenbanken.

  • Beschreiben Sie den Prozess der Überprüfung der Ergebnisse der Datenbereinigung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Stichproben (Statistik)
Kategorie: Datenintegrität
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenüberprüfung
Kategorie: Bestimmung des Stichprobenumfangs

Was Sie lernen werden

  • Diskutieren Sie, wie wichtig es ist, Ihre Daten vor der Analyse mit Hilfe von Sortierungen und Filtern zu organisieren.

  • Daten konvertieren und formatieren.

  • Wenden Sie Funktionen und Syntax an, um SQL-Abfragen zu erstellen und Daten aus mehreren Datenbanktabellen zu kombinieren.

  • Beschreiben Sie die Verwendung von Funktionen zur Durchführung grundlegender Berechnungen mit Daten in Tabellenkalkulationen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Excel-Formeln
Kategorie: Datenüberprüfung
Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
Kategorie: Benutzer-Feedback
Kategorie: Datenerfassung
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: Analytics

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie die Verwendung von Datenvisualisierungen, um über Daten und die Ergebnisse der Datenanalyse zu sprechen.

  • Tableau als Datenvisualisierungstool zu identifizieren und seine Einsatzmöglichkeiten zu verstehen.

  • Erklären Sie, was datengesteuerte Geschichten sind, und weisen Sie auf ihre Bedeutung und ihre Eigenschaften hin.

  • Erklären Sie die Prinzipien und Praktiken, die mit effektiven Präsentationen verbunden sind.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Web Content Accessibility Guidelines
Kategorie: Präsentationen
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Engagement von Stakeholdern
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Daten Präsentation

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie die Programmiersprache R und ihre Programmierumgebung.

  • Erklären Sie die grundlegenden Konzepte der Programmierung in R, einschließlich Funktionen, Variablen, Datentypen, Pipes und Vektoren.

  • Beschreiben Sie die Möglichkeiten zur Erstellung von Visualisierungen in R.

  • Demonstrieren Sie ein Verständnis der grundlegenden Formatierung in R Markdown, um eine Struktur zu schaffen und den Inhalt hervorzuheben.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Paket- und Software-Management

Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie die wichtigsten Merkmale und Eigenschaften einer abgeschlossenen Fallstudie.

  • Wenden Sie die mit der Datenanalyse verbundenen Praktiken und Verfahren auf einen bestimmten Datensatz an.

  • Diskutieren Sie den Einsatz von Fallstudien/Portfolios bei der Kommunikation mit Personalverantwortlichen und potenziellen Arbeitgebern.

  • Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil, indem Sie KI-Fähigkeiten von Google-Experten erlernen.

  • Verbessern Sie Ihre Data Analytics-Fähigkeiten mit KI
  • Bereinigen und Aufbereiten von Daten mithilfe von KI
  • Organisieren von Daten und Erstellen von Formeln mithilfe von KI
  • Nutzen Sie KI, um effektivere Fragen zu stellen
  • Erstellen Sie ansprechende Datenvisualisierungen mit KI
  • Verbessern Sie Ihren R-Code mithilfe von KI

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Fallstudien
Kategorie: Präsentationen
Kategorie: Portfolio Management
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: LinkedIn
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Interviewing-Fähigkeiten
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Unternehmensanalytik
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Analyse
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Google Sheets

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Wenn Sie dieses Berufsbezogenes Zertifikatabschließen, können Sie sich Ihr Wissen möglicherweise anrechnen lassen, wenn Sie zu einem der folgenden Online-Studiengänge zugelassen werden und sich dort einschreiben.¹

 
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Dieser Berufsbezogenes Zertifikat ist ACE®-empfohlen. Teilnehmende US-amerikanischen Colleges und Universitäten vergeben Credits dafür. Hinweis: Die Entscheidung bezüglich spezifischer Credit-Empfehlungen liegt bei den einzelnen Institutionen. 

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Häufig gestellte Fragen

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (9/1/2024 - 9/1/2025) ² Positives berufliches Ergebnis (z. B. neue Stelle, Beförderung oder Gehaltserhöhung) innerhalb von sechs Monaten nach Abschluss. Basierend auf einer Umfrage unter Absolventen des Programms, Vereinigte Staaten 2022.