Datenanalyse

Kurse zur Datenanalyse

Erlernen der Datenaufbereitung und -analyse. Von der Datenerfassung und -bereinigung bis hin zur Analyse und Visualisierung – diese Kurse vermitteln, wie Rohdaten mit Tools wie Python, SQL und Excel in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden.

4.6

Bewertet basierend auf 180 Bewertungen.

410 Lernende

Bereits eingeschrieben

Erlernte Fähigkeiten:

A/B Test Analysis in SQLA/B Test DesignAI Lead ScoringAI Outreach AutomationAI Proposal DraftingAI Sales Objection HandlingAI Sales Pipeline MappingAI-Powered Prospect ResearchAND/OR/NOT-OperatorenAdvanced Join TechniquesAdvanced SQL QueryingAdvanced SQL ReportingAggregations and GroupingAnalytics-Driven Decision MakingAnwendung von DCF-Techniken auf reale Fallstudien für Investitions- und Geschäftsentscheidungen.ArbeitsmappenverwaltungArray CalculationsAssignment & Transportation ProblemsAttribution ModelingAusreißererkennungAuswahl eindeutiger WerteAutoausfüllfunktionAutomating Accounting Tasks with PythonBatch Data Pipeline DesignBedingte FormatierungBenannte BereicheBerechnete Felder und benutzerdefinierte KennzahlenBerechnung des Terminal Value sowie Anwendung von Szenario- und Sensitivitätsanalysen in Bewertungsmodellen.Bereichsbasierte FilterungBerichtsgestaltungBias & ConfoundingBlatt- und ZellenschutzBlitzvorschauBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENCASE WHEN SyntaxCRUD-OperationenCampaign Performance QueryingCash Flow ForecastingCategorical EncodingCausal InferenceCharacter Data TypesChi-Square AnalysisCohort AnalysisCohort Analysis with SQLComparative AnalysisCopilot-Prompting für TabellenkalkulationenCorrelated SubqueriesCorrelation AnalysisCustomer SegmentationDAXDAX-MaßeDashboard-DesignDashboard-Design und ReportingDashboard-VeröffentlichungData Analysis with JoinsData Analysis with SQLData Categorization in SQLData CleaningData Cleaning and PreprocessingData Extraction TechniquesData Filtering and SortingData Loading with PandasData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData ScalingData StorytellingData Transformation with pandasData Type Selection Best PracticesData Visualization for AccountingData Visualization with MatplotlibData Visualization with Matplotlib and SeabornData Visualization with Seaborn and MatplotlibData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Database NormalizationDatabase Pattern RecognitionDate and Time Data TypesDateifreigabe und BerechtigungenDateiorganisationDaten in Excel bereinigenDaten sortieren und filternDatenaggregation mit PandasDatenaggregation mit pandasDatenanalyseDatenanalyse mit ExcelDatenbankmodellierungDatenbanknormalisierungDatenbankverwaltungDatenbereinigungDateneingabeDateneingabe und -formatierungDatengetriebene KommunikationDatenhandhabungDatenindexierung und -auswahl in PandasDatenindexierung und -auswahl in pandasDatenindizierung und -auswahl in pandasDatenmanipulation (DML)Datenmanipulation mit PandasDatenmanipulation mit pandasDatenmodellierungDatenstrukturierung für NachschlagenDatenumwandlungDatenvalidierungDatenvisualisierungDatenvorverarbeitungDescriptive StatisticsDiagrammerstellung und -anpassungDropdown-ListenDynamische Array-FormelnDynamische DiagrammerstellungEDA with PandasETL and ELT ConceptsEXPLAIN Statement MasteryEchtzeitbearbeitungEconomic Index InterpretationEntity-Relationship ModelingErstellung vollständiger DCF-Modelle in Excel unter Verwendung realer Unternehmensdaten und Vorlagen.Erstellung von KerndiagrammenEvent-based Data ModelingExcel Dynamic ArraysExcel ForecastingExcel Power QueryExcel für EinsteigerExcel-AutomatisierungExcel-Datenbereinigung und -vorbereitungExcel-DatenstrukturierungExcel-DatenvorbereitungExcel-FormelnExcel-NachschlagefunktionenExcel-NavigationExcel-ZusammenarbeitExecution Plan AnalysisExecution Plan InterpretationExperimental Data PreparationExperimental DesignExplorative DatenanalyseExploratory Data AnalysisFILTER FunctionFILTER-, UNIQUE- und SORT-FunktionenFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFeature EngineeringFeature Importance AnalysisFehler finden und entfernenFehlerbehandlung in ExcelFilterkontextFinancial Data Analysis with pandasFinancial PlanningFinanzmodellierung und PrognoseFormellogikFortgeschrittene DiagrammtechnikenFortgeschrittene NumPy-TechnikenFunktionen für bedingte LogikFunnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsGrundlegende Excel-FormelnGruppierung und Filterung von DatenGruppierung von Datums- und ZahlenwertenHypothesis TestingINDEX- und XMATCH-NachschlagenImputation fehlender WerteIncremental Loading StrategiesIndex UtilizationInteger ProgrammingInteraction EffectsInteraktives Reporting mit Datenschnitten und ZeitachsenKommentierung und KommunikationKonstruktion komplexer AbfragenLedger-Style SQL JoinsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringLogik der DiagrammauswahlLookup-Logik und DatenzusammenführungMakrosMehrdimensionale DatenanalyseMerkmalsauswahlMerkmalskodierungMerkmalsskalierungMetric Framework DesignMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNachschlagen mit mehreren KriterienNumPy-FunktionenNumPy-GrundlagenNumeric Data TypesORDER-BY-SortierungOptimization ModelingOrchestration PatternsPandas Data ManipulationPartitioning and Framing in SQLPasswortschutzPipeline ModularizationPipeline-ErstellungPivot-Chart-Visualisierung und Dashboard-DesignPivot-DiagrammePivot-TabellenPivot-Tabellen-Design und -KonfigurationPivotTablesPivotTables und DatenvisualisierungPortfolio SimulationPower BI DesktopPower BI ServicePower PivotPower Pivot-VerwaltungPower QueryPython Data ManipulationPython Scripting for AccountantsPython-ProgrammierungPython-VisualisierungPython-Visualisierung mit MatplotlibQuery OptimizationQuery Planning and OptimizationRandom Forest RegressionRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsReferential IntegrityRegression Metrics CalculationRelational Database DesignResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRetrieving Financial DataRevenue SegmentationRisk EstimationSORT and SORTBY FunctionsSQL AggregationsSQL BasicsSQL Conditional LogicSQL Data Types FundamentalsSQL Date and Time FunctionsSQL FunctionsSQL JSON FunctionsSQL JoinsSQL Logical FunctionsSQL Null FunctionsSQL Numeric FunctionsSQL Parsing and ValidationSQL Period-over-Period AnalysisSQL Query AnalysisSQL Query LifecycleSQL Reporting PatternsSQL String FunctionsSQL SubqueriesSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL Window FunctionsSQL in Python-ProjektenSQL-AbfrageoptimierungSQL-AggregatfunktionenSQL-GrundlagenSQL-JOIN-TypenSQL-SELECT-AnweisungenSQL-UNION-AbfragenScenario ModelingSchemadefinition (DDL)Seaborn-VisualisierungSeasonal ForecastingSensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisSpecial and Advanced Data TypesSpill BehaviorStatistical AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningStatistik mit PythonStrukturschutz von ArbeitsmappenSubqueriesSzenarioanalyse und EntscheidungsfindungTabellenbeziehungenTabellenerstellungTable JoinsTastenkombinationenTechniken der DatenvisualisierungTextfunktionen verwendenTrain/Test SplitTrend AnalysisTroubleshooting Spill ErrorsUNIQUE FunctionUmgang mit NULL-WertenUnit Economics CalculationVergleichs- und ProzentanalyseVerschachtelte SQL-UnterabfragenVersionskontrolleVerständnis der Bestandteile des WACC einschließlich Eigenkapitalkosten und Fremdkapitalkosten.Verwendung von VLOOKUP und HLOOKUPVorlagenerstellung und AutomatisierungWHERE-Klausel-FilterungWeb Scraping mit PythonWhat-If AnalysisWindow FunctionsWindow Functions for Product MetricsXLOOKUP with ArraysXLOOKUP-BeherrschungZahlen und Datumsangaben korrigierenZeilenbasierte SicherheitZeitintelligenzt-test and z-test Application

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Kurse

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Niveau

Lektionstyp

Technologien

Introduction to SQL

4 Stunden

41 Kapitel

Anfänger

Erworbene Fähigkeiten: SQL SELECT Statements, WHERE Clause Filtering, ORDER BY Sorting, SQL Aggregate Functions, AND/OR/NOT Operators, NULL Value Handling, Range-Based Filtering, Distinct Value Selection

Excel for Beginners

4 Stunden

42 Kapitel

Anfänger

Erworbene Fähigkeiten: Excel Navigation, Data Entry and Formatting, Basic Excel Formulas, Conditional Logic Functions, Data Sorting and Filtering, Chart Creation and Customization, Workbook Management, Password Protection

Tableau Fundamentals

3 Stunden

38 Kapitel

Anfänger

Erworbene Fähigkeiten: Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis

Power BI for Beginners

4 Stunden

40 Kapitel

Anfänger

Erworbene Fähigkeiten: Power BI Desktop, Power Query, Data Modeling, DAX Measures, Time Intelligence, Data Visualization, Report Design, Row-Level Security, Power BI Service, Dashboard Publishing

Intermediate SQL

3 Stunden

25 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: SQL Aggregate Functions, Grouping and Filtering Data, Nested SQL Subqueries, SQL UNION Queries, SQL JOIN Types, Data Manipulation (DML), Schema Definition (DDL), Complex Query Construction

Excel Data Modeling

3 Stunden

23 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Power Pivot, DAX, Data modeling, Table relationships, Pivot tables, Pivot charts, Time intelligence, Filter context

SQL Optimization and Query Features

4 Stunden

22 Kapitel

Fortgeschritten

Erworbene Fähigkeiten: SQL Query Optimization, Data Indexing and Selection in pandas, Database Management, Database Normalization, SQL Basics, CRUD Operations, Database Modeling

SQL for Data Analysis

2 Stunden

18 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: SQL Basics, Data Filtering and Sorting, Aggregations and Grouping, Table Joins, Subqueries, SQL Functions, Data Analysis with SQL

Introduction to Pandas

4 Stunden

33 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

Data Analysis with Excel

3 Stunden

15 Kapitel

Fortgeschritten

Erworbene Fähigkeiten: Data Preprocessing, Data Visualization, Data Analysis with Excel, Excel Power Query, Excel Formulas

Excel Formulas Foundations

1 Stunde

15 Kapitel

Anfänger

Erworbene Fähigkeiten: Data Preprocessing, Data Analysis with Excel, Excel Formulas

Data Wrangling with pandas

4 Stunden

34 Kapitel

Mittelstufe

Erworbene Fähigkeiten: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

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Vorteile von Codefinity

KI-unterstütztes Lernen

Erleben Sie die Faszination der Tech-Fähigkeiten! Unser KI-Assistent bietet Echtzeit-Feedback, personalisierte Hinweise und Fehlererklärungen, damit Sie mit Zuversicht lernen können.

Arbeitsbereiche

Mit Arbeitsbereichen können Sie Projekte direkt auf unserer Plattform erstellen und teilen. Wir haben Vorlagen für Sie vorbereitet

Lernpfade

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Praxisnahe Projekte werten Ihr Portfolio auf und zeigen praktische Fähigkeiten, um potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken

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BerufsmöglichkeitenErfahren Sie mehr über die beliebtesten Berufe, durchschnittliche Gehälter und Unternehmen, die aktiv nach Spezialisten in diesem Bereich suchen.

Business Analyst

Datenwissenschaftler

Finanzanalyst

Maschinenlern-Ingenieur

Big Data Analyst

$98k

$134k

$170k

Min

Average

Max

Jahresgehalt

(Durchschnitt in den USA)

Einstellende Unternehmen

*Quelle: Glassdoor

Gewählt von Studenten der besten Schulen

Einschließlich 30 von den Top-30 US-Colleges

Kurse zur Datenanalyse: Wichtige Infos und Fragen

Was ist die Einführung in Data Analytics-Kurse?

Datenanalyse umfasst die Untersuchung von Datensätzen, um Schlussfolgerungen über die darin enthaltenen Informationen zu ziehen, häufig unter Verwendung spezialisierter Systeme und Software.

Was sind die Vorteile unserer Data Analytics-Kurse?

Unsere Kurse bieten eine umfassende Ausbildung in Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Visualisierungs- und BI-Tools sowie praktische Erfahrungen und bereiten Sie auf eine erfolgreiche Karriere in der Datenanalyse vor.

Welche Karrieremöglichkeiten bestehen nach Abschluss von Data Analytics-Kursen?

Absolventen können Positionen wie Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist und Data Engineer in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Technologie anstreben.

Welche Kursoptionen gibt es für Data Analytics?

Wir bieten verschiedene Kurse an, darunter Einsteiger- bis Fortgeschrittenenniveau, spezialisierte Themen und branchenspezifische Analytikschulungen. Sie können mit grundlegenden Mathematikkursen beginnen, Visualisierungstechniken erlernen und schließlich verschiedene BI-Tools entdecken.

Was sind die Zertifikatsinformationen?

Nach Abschluss erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in der Datenanalyse bestätigt.

Warum sollte ich einen Online-Data-Analytics-Kurs bei Ihrem Unternehmen in Betracht ziehen?

Unsere Online-Kurse bieten Flexibilität, erfahrene Dozenten, praxisnahe Projekte und kontinuierliche Unterstützung, um Ihren Lernerfolg sicherzustellen.

Welche Tipps gibt es für den erfolgreichen Abschluss eines Data Analytics-Kurses?

Strukturierte Arbeitsweise, regelmäßiges Üben, Einholen von Feedback und Anwendung des Gelernten in praxisnahen Projekten.

Was kostet die Ausbildung in Data Analytics-Kursen?

Wir bieten verschiedene Preismodelle an, die für alle unsere Kurse gelten. Sie finden diese unter folgendem Link: https://codefinity.com/pricing.

Welcher Data Analytics-Kurs eignet sich am besten für Anfänger?

Für Einsteiger empfiehlt sich der Einstieg mit grundlegenden numpy- und pandas-Kursen.

Welche Schlüsselkompetenzen sind erforderlich, um in Data Analytics erfolgreich zu sein?

Kritisches Denken, statistische Analyse, Beherrschung von Datenwerkzeugen und Software, Programmierkenntnisse sowie effektive Kommunikation sind entscheidend.

Wie unterscheidet sich Data Analytics von Business Intelligence?

Datenanalyse konzentriert sich auf das Erkennen von Mustern und Erkenntnissen aus Daten, während Business Intelligence darauf abzielt, mithilfe von Daten fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Welchen Einfluss hat Data Analytics auf die Gesundheitsbranche?

Datenanalyse verbessert die Patientenversorgung, optimiert Abläufe, prognostiziert Ausbrüche und unterstützt die medizinische Forschung durch bereitzustellende umsetzbare Erkenntnisse.

Wie unterscheidet sich Data Analytics hinsichtlich der erforderlichen Fähigkeiten von Data Science?

Datenanalyse legt den Schwerpunkt auf statistische und analytische Fähigkeiten, während Data Science zusätzlich Kenntnisse in Machine Learning, Programmierung und der Entwicklung komplexer Algorithmen erfordert.

Lohnt sich ein Data Analytics-Kurs?

Ja, es lohnt sich, da es zahlreiche Karrieremöglichkeiten eröffnet, Sie mit gefragten Fähigkeiten ausstattet und Ihre Problemlösungskompetenz verbessert.

Ist Data Analytics schwierig?

Datenanalyse kann anspruchsvoll sein, ist jedoch mit der richtigen Ausbildung, Übung und Unterstützung gut zu bewältigen und lohnend.

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