Die 10 besten kostenlosen Online-Datenanalysekurse

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Victoria
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Kostenlose Online-Datenanalysekurse
Kostenlose Online-Datenanalysekurse

Gibt es kostenlose Online-Datenanalysekurse? Natürlich gibt es sie! Diese Kurse sind nicht nur vorteilhaft, weil sie kostenlos sind oder einfach nur, weil sie online und im eigenen Tempo sind, aber wissen Sie was? Sie sind erstklassig!

Da die Datenanalyse eine entscheidende Komponente des Geschäfts ist, besteht eine steigende Nachfrage nach Datenanalysespezialisten. Die Entwicklung der Technologie und die tägliche Zunahme datenabhängiger Entscheidungen war ebenfalls eine Fallstudie.

Plötzlich scheint Datenanalyse ein heißes Thema zu sein, sodass Sie sich fragen, was es ist. Sie müssen nicht weiter suchen; World Scholars Hub hat die besten Lösungen!

Was ist Datenanalyse?

Data Analytics ist ein allgemeiner Name für verschiedene Arten der Datenanalyse. Es befasst sich mit der Nutzung verfügbarer Erkenntnisse und Trends zur Lösung eines bestimmten Problems. Bei der Datenanalyse geht es vereinfacht gesagt darum, Daten oder Statistiken systematisch zu analysieren.

Basierend auf dem Verständnis und der Anwendung der Datenmuster dient die Datenanalyse dazu, eine wissenschaftlich fundierte Entscheidung zu treffen. Wissenschaftlich in dem Sinne, dass Daten verschiedene Schritte und Prozesse durchlaufen müssen, bevor eine Entscheidung getroffen werden kann.

Jede Art von Informationen kann der Datenanalyse unterzogen werden, da dies das Geheimnis für Leistungsoptimierung, Gewinnmaximierung und genaue Entscheidungsfindung in jedem Unternehmen ist.

Eine weitere schöne Sache an der Datenanalyse ist die Vielfalt der Jobs. Mit Datenanalyse können Sie Datenanalyst, Business-Intelligence-Analyst, Datenwissenschaftler, Dateningenieur, Betriebsanalyst, Projektmanager oder IT-Systemanalytiker sein, um nur einige zu nennen.

Die Datenanalyse umfasst verschiedene Schritte, die alle zum Wachstum eines Unternehmens beitragen. Jede dieser Phasen enthält einen Schlüssel zur Unternehmenseffizienz.

Welche Schritte umfasst die Datenanalyse?

Im Folgenden sind die 4 Schritte der Datenanalyse aufgeführt:

1. Beschreibende Analyse:

Descriptive Analytics befasst sich damit, wie gut ein Unternehmen läuft. Die am häufigsten gestellte Frage in dieser Phase lautet: „Was passiert in Ihrem Unternehmen?“

In diesem Aspekt der Datenanalyse werden keine tiefen Informationen benötigt. Es beantwortet die Frage, ob ein Unternehmen reibungslos läuft oder nicht. Daher ist die Antwort oft nicht sehr detailliert.

2. Diagnostische Analytik:

Dies ist der Schritt nach der deskriptiven Analyse. Die diagnostische Analyse befasst sich mit der Grundursache eines Problems. Die an dieser Stelle gestellte Frage beginnt immer mit a warum. Zum Beispiel: „Warum passiert das mit Ihrem Unternehmen?“

Mit detaillierten Informationen über das Unternehmen wird das „Warum“-Problem ans Licht gebracht. Diese Phase hilft, Geschäftsanomalien zu identifizieren.

3. Predictive Analytics:

Dies ist der Schritt nach der diagnostischen Analytik. Bei Predictive Analytics werden frühere Statistiken und Algorithmen verwendet, um Empfehlungen zu geben. Die am häufigsten gestellte Frage in dieser Phase lautet: „Was wird höchstwahrscheinlich in Zukunft passieren?“

Diese Technik basiert auf Trends und Mustern im Laufe der Jahre. Es wird verwendet, um zu bestimmen, ob sich ein bestimmter Trend wiederholen wird. Es hilft auch, die besten verfügbaren Empfehlungen für zukünftige Ereignisse bereitzustellen.

4. Prescriptive Analytics:

Dies ist der Schritt nach Predictive Analytics. Prescriptive Analytics bestimmt die beste Wahl der Maßnahme. Dieser Bereich hilft bei der Beantwortung der Frage „Was ist zu tun?“.

Es bestimmt, was zu tun ist und was nicht. Dies kann verwendet werden, um Benutzer über die möglichen Ergebnisse zu beraten und was für eine maximale Geschäftsoptimierung getan werden sollte. In dieser Phase wird auch angesichts der Unsicherheit eine datengesteuerte Entscheidung getroffen.

Worauf Sie bei der Auswahl eines kostenlosen Online-Datenanalysekurses achten sollten

Die Wahl des für Sie am besten geeigneten Kurses ist viel mehr Arbeit, als Sie denken. Einige Faktoren müssen berücksichtigt werden, bevor Sie sich für einen Online-Kurs entscheiden.

Im Folgenden sind einige Faktoren aufgeführt, die bei der Auswahl eines kostenlosen Online-Datenanalysekurses zu berücksichtigen sind:

1. Glaubwürdigkeit und Bewertung:

Darauf sollte man achten, bevor man sich für einen Studiengang entscheidet. Dies schließt Bewertungen von Studenten ein, die den Kurs zuvor besucht haben. Es bestimmt, wie sehr einem Kurs vertraut werden kann. Sie möchten sich nicht für einen Kurs anmelden und nebenbei feststellen, dass er eine Bewertung von 1.0 hat. Das würde dir nicht gefallen, oder?

2. Kursdauer:

Online-Kurse können kurzfristig (einige Stunden bis Wochen) oder langfristig (Monate bis Jahre) sein. Die Kursdauer sollte von Ihrer Verfügbarkeit und Ihrem Umfang abhängen. Generell sind Langzeitkurse oft ausführlicher als Kurzzeitkurse.

3. Intensität:

Online-Kurse sind eine Vielzahl von Anfängern, Fortgeschrittenen und Fortgeschrittenen, während einige eine Serie sind, die aus all diesen Stufen besteht. Bei anderen Kursen müssen Sie über Grundkenntnisse verfügen, bevor Sie sich für den Kurs anmelden.

Wenn Sie sich für einen Kurs in Datenanalyse entscheiden, wählen Sie einen Kurs, der am besten zu Ihrem aktuellen Bildungsstand passt.

4. Erreichbarkeit des Kurses:

Einige kostenlose Kurse sind innerhalb eines bestimmten Zeitraums zugänglich (vorübergehend zugänglich), während andere lebenslang verfügbar sind. Die Wahl eines dauerhaft zugänglichen Kurses ist am besten, da Sie bei Unsicherheiten zu einem Thema jederzeit darauf zurückgreifen können.

5. Förderprogramme und Mentorenprogramme:

In den meisten kostenlosen Kursen gibt es einige Abhebungen, und diese Abhebungen umfassen Kurszertifikate, Unterstützungs- und Mentorenprogramme. Einige dieser Unterstützungs- und Mentorenprogramme umfassen Diskussionsplattformen, Einrichtungen für Live-Vorträge und Simulationstools.

Trotz dieses Entzugs ist in einigen dieser Studiengänge eine finanzielle Förderung möglich.

6. Teilbares Zertifikat und finanzielle Unterstützung:

Als Nachweis der Professionalität dient das nach Kursabschluss ausgestellte Zertifikat. Obwohl die meisten Online-Lernplattformen einen Token benötigen, um ein teilbares Zertifikat zu erhalten, bieten einige Plattformen finanzielle Unterstützung für Studenten, die diese Kurse kostenlos studieren und dennoch zertifiziert werden möchten. Prüfen Sie unbedingt, ob es finanzielle Hilfen gibt, wenn die Zertifikate nicht kostenlos sind.

Was sind die besten kostenlosen Online-Datenanalysekurse?

Nachfolgend finden Sie die besten kostenlosen Online-Datenanalysekurse:

Die 10 besten kostenlosen Online-Datenanalysekurse

1. Kurzkurs Datenanalyse

  • Besonders geeignet für:  Anfänger
  • Rating: 4.84 aus 5
  • Dauer: 15 Minuten täglich
  • Plattform: Karriere Gießerei.

Der Kurzkurs Data Analytics ist eine praktische Einführung in die Datenanalyse. In diesem Kurs beginnen Sie mit der Reinigung und schließen mit Visualisierungen (einschließlich Diagrammen und Grafiken) und wichtigen Erkenntnissen ab. Zum besseren Verständnis werden reale Datensätze verwendet, um geschäftliche Probleme anzugehen.

Dieser Kurs enthält eine Einführung in Daten sowie einige Übungen. Jeden Tag erhalten Sie 5 tägliche Lektionen im eigenen Tempo innerhalb des Zeitbereichs von 15 Minuten.

Jedes Tutorial enthält eine Mischung aus Videoeinführungen, schriftlichen Lektionen, praktischen Aufgaben und interaktiven Tests. Es enthält eine Einführung in die Datenanalyse, die eine umfassende Studie ist, die Datenbereinigung, Visualisierung und abschließende Erkenntnisse umfasst.

2. Data Science verstehen

  • Besonders geeignet für: Anfänger
  • Rating: Nicht festgelegt
  • Dauer: 2 Stunden
  • Plattform: Datencamp.

Das Verständnis von Data Science erweitert Ihr Wissen über Data Science, Maschinensprache, Datenvisualisierung, Data Engineering und Cloud Computing. Dieser Kurs umfasst 15 Videos und 48 Übungen.

In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft, Datenerfassung, -speicherung, -vorbereitung, -exploration, -visualisierung, -experimente und -vorhersage.

Sie lernen auch die Interpretation von Daten und deren Einbeziehung in das tägliche Leben. Außerdem werden Ihnen die Rollen eines Datenwissenschaftlers beigebracht, ohne sich um das Programmieren kümmern zu müssen.

3. Einführung in die Datenanalyse

  • Besonders geeignet für: Anfänger
  • Rating: 4.8 aus 5
  • Dauer: 6 Monate
  • Plattform: Coursera

Die Einführung in die Datenanalyse führt Sie von Grund auf durch die Datenanalyse, da keine Vorkenntnisse erforderlich sind. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die gefragten Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sich auf eine Karriere in der Datenanalyse vorzubereiten.

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Daten für die Analyse aufbereiten, organisieren, analysieren und visualisieren. Außerdem lernen Sie, wie Sie Tabellenkalkulationen, SQL und R-Programmierung verwenden, um Analysen und Berechnungen durchzuführen.

4. Einführung in die Datenanalyse

  • Besonders geeignet für: Anfänger
  • Rating: Nicht festgelegt
  • Dauer: ungefähr 6 Wochen
  • Plattform: Unverschämtheit.

Einführung in die Datenanalyse enthält Informationen zum Erstellen von Abfragen, zum Organisieren Ihrer Daten in einem verwendbaren Format und zum Beheben von Problemen. Es enthält auch Lektionen zum Untersuchen von Daten, zum Suchen nach Mustern darin, zum Entwickeln Ihrer Datenintuition und zum Treffen von Urteilen, Schlussfolgerungen oder Vorhersagen.

Sie werden auch darüber nachdenken, wie Sie Ihre Erkenntnisse am besten ausdrücken können. Darüber hinaus lernen Sie das Programmieren mit den Python-Bibliotheken NumPy, Pandas und Matplotlib präziser und schneller.

Als Voraussetzung für diesen Kurs sollten Sie sich mit der Programmierung in Python auskennen und sich mit dessen Konzepten auskennen, bevor Sie sich für diesen Kurs anmelden. Wenn nicht, haben sie einen Kurs zur „Einführung in die Python-Programmierung“, der Sie durch diese führt.

5. Mathematik für Data Science

  • Besonders geeignet für: Anfänger
  • Rating: Nicht festgelegt
  • Dauer: 5-6 Stunden.
  • Plattform: Alison.

Math for Data Science behandelt die Grundlagen von Wahrscheinlichkeit, Statistik und linearer Algebra in Bezug auf die Verwendung von Mathematik in Data Science. Da von jedem Data Professional (Data Scientist, Data Analyst, Business Analyst oder Data Engineer) ein grundlegendes mathematisches Verständnis vorausgesetzt wird, deckt dieser Kurs alle erforderlichen Aspekte ab.

Dieser Kurs ist anders als jede abstrakte, nicht angewandte Mathematik. Bei Alison lernen Sie Mathematik, mit der Sie die Welt beeinflussen können. Dieser Kurs ist der dritte Kurs in einer Reihe. Um das Beste aus diesem Kurs herauszuholen, ist es ratsam, diese ersten beiden Kurse zu Data Science zu belegen, bevor Sie Mathematik für Data Science belegen.

6. Lean-Analytics-Workshop

  • Besonders geeignet für: Anfänger
  • Rating: 4.6 aus 5
  • Dauer: 2 Stunden 23 Minuten
  • Plattform: Udemy.

Der Learn Analytics-Workshop hilft Ihnen, die Grundlagen der Analytik, die datengesteuerte Denkweise und die Lean-Startup-Prinzipien zu verstehen. In diesem Kurs sehen Sie sich sechs Beispiele an, wie sich Geschäftsmodelle auf Start-ups jeder Größe beziehen.

Sie lernen auch, den richtigen Zeitpunkt für eine Entscheidung zu finden und die Konzepte von Lean Analytics auf etablierte Unternehmen und Produkte anzuwenden.

7. Einführung in die Datenanalyse mit Excel

  • Besonders geeignet für:  Anfänger
  • Rating: Nicht festgelegt
  • Dauer: 4 Wochen (bei 2-4 Stunden pro Woche)
  • Plattform: edX

Microsoft Excel und seine integrierten Pivot-Tabellen sind eine der besten Analysefunktionen für die Datenanalyse. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Datenanalysen mit den beliebtesten Funktionen von Excel durchführen.

In Einführung in die Datenanalyse mit Excel erfahren Sie, wie Sie Pivot-Tabellen in Excel mit einer Reihe von Zeilen und Spalten erstellen. Sie werden auch Zeuge der Effektivität von Excel-Pivots in Aktion, einschließlich ihrer Fähigkeit, Daten auf vielfältige Weise zusammenzufassen, eine schnelle Datenexploration zu erleichtern und aufschlussreiche Erkenntnisse aus den gesammelten Daten zu generieren.

8. Bayessche Statistik: Vom Konzept zur Datenanalyse

  • Besonders geeignet für: Mittel
  • Rating: 4.6 aus 5
  • Dauer: 12 Stunden
  • Plattform: Coursera

Der bayessche Ansatz der Statistik wird in diesem Kurs durch das Studium der Wahrscheinlichkeits- und Datenanalyse eingeführt. Außerdem werden die Grundlagen des Bayes'schen Ansatzes sowie dessen Anwendung auf typische Datentypen vermittelt.

Der Bayes'sche Ansatz wird dem Frequentistischen Ansatz sowie den Vorteilen des Bayes'schen Ansatzes gegenübergestellt. Um eine ansprechende Lernumgebung zu schaffen, kombiniert dieser Kurs Vorlesungsvideos, Computerdemonstrationen, Lektüre, Übungen und Diskussionsforen.

9. Google-Datenanalyse

  • Besonders geeignet für: Anfänger
  • Rating: 4.8 aus 5
  • Dauer: 6 Monate (bei 10 Stunden pro Woche)
  • Plattform: Coursera

Google Data Analytics vermittelt Ihnen ein gründliches Verständnis der Verfahren und Methoden, die ein Junior- oder Associate-Datenanalyst täglich anwendet.

In diesem Kurs lernen Sie auch wichtige Analysemethoden kennen, darunter Datenbereinigung, Analyse und Visualisierung mit diesen Tools: Tabellenkalkulation, SQL, R-Programmierung und Tableau. Sie lernen auch, wie Sie Datenergebnisse auf Dashboards, Präsentationen und gängigen Visualisierungsplattformen anzeigen.

10 Lernen Sie, für die Datenanalyse zu programmieren

  • Besonders geeignet für: Anfänger
  • Rating: 3.5 aus 5
  • Dauer: 24 Stunden
  • Plattform: OpenLearn.

Programmieren lernen für die Datenanalyse zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Computerprogramme mit Codierung (jeweils eine Codezeile) erstellen. Aufgrund der Popularität von Python in allen akademischen Bereichen ist es die Programmiersprache, die in diesem Kurs verwendet wird.

Unter Verwendung realer Daten der Weltbank, der Weltgesundheitsorganisation und anderer Organisationen werden Kodierungsübungen und Schreibanalysen unter Verwendung der bekannten Plattform Jupyter Notebooks durchgeführt. Auf diese Weise können Sie das Ergebnis der Ausführung Ihres Codes sofort sehen und Fehler leichter erkennen und korrigieren.

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie auf offene Daten zugreifen, sie für die Analyse aufbereiten, Visualisierungen erstellen sowie Analysen öffentlich und privat dokumentieren und verbreiten.

Häufig gestellte Fragen zu Kostenlose Online-Datenanalysekurse

Was ist der beste kostenlose Online-Datenanalysekurs?

Data Analytics-Kurzkurs von CareerFoundry

Ist Data Science dasselbe wie Data Analytics?

Nein.

Welche Jobmöglichkeiten habe ich, wenn ich Data Analytics studiere?

Mit Data Analytics können Sie Datenanalyst, Business-Intelligence-Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Operational Analyst, Projektmanager, IT-Systemanalytiker und vieles mehr sein.

Sind alle Data-Analytics-Kurse für Anfänger geeignet?

Nein, einige Kurse erfordern einige Vorkenntnisse in einigen Bereichen, bevor Sie sich für den Kurs anmelden können.

Wie wichtig ist Datenanalyse für ein Unternehmen?

Datenanalyse ist das Geheimnis für Leistungsoptimierung, Gewinnmaximierung und genaue Entscheidungsfindung in jedem Unternehmen.

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Fazit:

Plötzlich scheinen alle über Datenanalyse zu sprechen und Sie fragen sich: „Wie ist diese Datenanalyse?“ Wie bereits versprochen, hoffen wir, dass Sie verstehen konnten, worum es bei der Datenanalyse geht.

Wir hoffen auch, dass Sie aus einer Vielzahl von kostenlosen Datenanalysekursen auswählen konnten. Wir hören gerne von Ihnen!