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Google Data Analytics (DE) Certificat Professionnel

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Enseignant principal

Ce certificat professionnel n'est pas disponible en Français (France)

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Google Data Analytics (DE) Certificat Professionnel

Ihr Karriere im Bereich Data Analytics. In diesem Programm erlernen Sie gefragte Fähigkeiten, mit denen Sie in weniger als 6 Monaten soweit sind, eine Tätigkeit im Bereich UX-Design zu beginnen. Vorerfahrungen oder ein Abschluss sind nicht erforderlich.

1 896 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

(35 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

6 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Débutant

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Ce que vous apprendrez

  • Erhalten Sie Einblick in die Praktiken und Prozesse, die in Junior- oder Associate-Positionen in der Datenanalyse im Arbeitsalltag verwendet werden.

  • Erlernen Sie analytische Skills (Datenbereinigung, -analyse, -visualisierung) und Tools (Tabellenkalkulationen, SQL, R-Programmierung, Tableau).

  • Erfahren Sie, wie Sie Daten für die Analyse bereinigen und organisieren sowie Analysen und Berechnungen durchführen.

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

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Allemand
212 exercices pratiques

Préparez-vous à une carrière en Data Science

  • Recevez une formation professionnelle par Google
  • Faites preuve de votre compétence dans des projets de portefeuille
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de Google

Certificat professionnel - série de 8 cours

Ce que vous apprendrez

  • Die wichtigsten Data-Analytics-Konzepte definieren, einschließlich Daten, Datenanalyse und Datenökosystem

  • Eine Selbsteinschätzung Ihres analytischen Denkens durchführen, mit konkreten Beispielen für die Anwendung von analytischem Denken

  • Die Rolle von Tabellenkalkulationen, Abfragesprachen und Datenvisualisierungstools im Bereich Data Analytics erläutern

  • Die Rolle von Fachleuten für Datenanalyse mit besonderem Bezug zu Jobs/Positionen beschreiben

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis
Catégorie : SQL
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Strategy
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Tableau Software
Catégorie : Business Analytics
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Google Sheets
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Analytics
Catégorie : Data Sharing

Ce que vous apprendrez

  • Erklären, wie jeder Schritt der Problemlösungs-Roadmap zu allgemeinen Analyseszenarien beiträgt

  • Die Verwendung von Daten im Entscheidungsfindungsprozess erläutern

  • Die Verwendung von Tabellenkalkulationen zur Ausführung grundlegender Aufgaben von Fachkräften für Datenanalyse demonstrieren.

  • Die Kernkonzepte des strukturierten Denkens beschreiben

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Stakeholder Management
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Communication
Catégorie : Quantitative Research
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Project Scoping
Catégorie : Business Analysis
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Tableau Software

Ce que vous apprendrez

  • Faktoren erklären, die bei Entscheidungen zur Datenerhebung berücksichtigt werden müssen

  • Unterschiede zwischen verzerrten und unverzerrten Daten erklären

  • Datenbanken im Hinblick auf ihre Funktionen und Komponenten beschreiben

  • Best Practices zum Strukturieren von Daten beschreiben

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Ethics
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Security
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Personally Identifiable Information
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Data Access
Catégorie : Databases
Catégorie : Data Cleansing

Ce que vous apprendrez

  • Datenintegrität in Bezug auf Typen und Risiken für die Datenintegrität definieren

  • Grundlegende SQL-Funktionen zum Bereinigen von Zeichenfolgenvariablen in einer Datenbank anwenden

  • Grundlegende SQL-Abfragen zur Verwendung mit Datenbanken entwickeln

  • Den Prozess zur Verifizierung der Ergebnisse der Datenbereinigung beschreiben

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Sample Size Determination
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Statistical Reporting
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Data Transformation

Ce que vous apprendrez

  • Erläutern, wie wichtig es ist, Daten vor der Analyse zu strukturieren (mithilfe von Sortierungen und Filter)

  • Erklären können, was die Konvertierung und Formatierung von Daten umfasst

  • Mit Funktionen und der richtigen Syntax SQL-Abfragen erstellen, mit denen Daten aus mehreren Datenbanktabellen kombiniert werden

  • Die Verwendung von Funktionen für grundlegende Datenberechnungen in Tabellenkalkulationen beschreiben

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : SQL
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Excel Formulas
Catégorie : Spreadsheet Software
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Pivot Tables And Charts
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Query Languages

Ce que vous apprendrez

  • Den Nutzen von Datenvisualisierungen für die Darstellung von Daten und Ergebnissen einer Datenanalyse beschreiben

  • Tableau als Datenvisualisierungstool und dessen Verwendung kennenlernen

  • Erklären, was datengesteuerte Geschichten sind, und auf ihre Bedeutung und ihre Eigenschaften verweisen

  • Die Prinzipien und Praktiken für effektive Präsentationen erklären

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tableau Software
Catégorie : Interactive Data Visualization
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Presentations
Catégorie : Technical Communication

Ce que vous apprendrez

  • Die Programmiersprache R und ihre Programmierumgebung beschreiben

  • Die grundlegenden Konzepte, die mit der Programmierung in R verbunden sind, einschließlich Funktionen, Variablen, Datentypen, Pipes und Vektoren

  • Die Möglichkeiten zum Generieren von Visualisierungen in R beschreiben

  • Ein Verständnis der grundlegenden Formatierung mit R Markdown zum Schaffen einer Struktur und Hervorheben von Inhalten demonstrieren

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : R Programming
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Data Analysis Software
Catégorie : Tidyverse (R Package)
Catégorie : Development Environment

Ce que vous apprendrez

  • Zwischen einem Abschlussprojekt, einer Fallstudie und einem Portfolio unterscheiden

  • Die wichtigsten Merkmale und Attribute einer Fallstudie identifizieren

  • Die mit dem Datenanalyseprozess verbundenen Praktiken und Verfahren auf ein bestimmtes Dataset anwenden

  • Den Nutzen von Fallstudien/Portfolios bei der Kommunikation mit Personalvermittelnden und potenziellen Arbeitgebenden erläutern

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : LinkedIn
Catégorie : Portfolio Management
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Presentations
Catégorie : Google Sheets
Catégorie : Case Studies
Catégorie : R Programming
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Interviewing Skills

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¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.