Benötigen Sie eine Zertifizierung als Datenanalyst? Wenn Sie dies tun, müssen Sie mit der Datenanalysten-Zertifizierung für Anfänger beginnen und dann nach einiger Zeit, in der Sie sich die erforderlichen Grundkenntnisse angeeignet haben, zum fortgeschrittenen Niveau übergehen. Und raten Sie mal, wir werden Sie in diesem Artikel mit den Top 10 dieser Zertifizierungen unterstützen, die für Sie richtig sind.

Die Datenanalyse hat einen enormen Umfang und es gibt zahlreiche Stellenangebote. Wenn Sie sich jedoch für einen Job bewerben, müssen Sie haben Zertifizierungen die Ihr Wissen und Können unter Beweis stellen.

Die Datenanalysten-Zertifizierung ist eine beliebte Qualifikation, die von professionellen Institutionen angeboten wird, um einen erstklassigen Job in der Datenanalysebranche zu erhalten. Über die Karrieremöglichkeiten in der Datenanalyse hinaus steigt auch die Nachfrage nach zertifizierten Fachleuten.

Es gibt mehr als 75 Millionen Jobs und nur 35,000 zertifizierte Fachkräfte.

Diese riesige Lücke zwischen Nachfrage und Angebot ist eine gute Gelegenheit für alle, die bereit sind, in die Welt der Datenanalyse einzusteigen.

Wenn Sie ein Anfänger in der Datenanalyse sind, müssen Sie nach dem suchen beste Zertifizierungskurse. Die Studienwahl ist nicht einfach. Sie müssen die verschiedenen Aspekte des Kurses, seine Vorteile und den Beitrag zu Ihrer Karriere analysieren.

Daher hilft Ihnen dieser Artikel dabei, eine Datenanalysten-Zertifizierung für Anfänger und Kurse zu finden, die für den Start Ihrer Karriere als Datenanalyst sehr hilfreich sind.

Einführung in die Datenanalyse

Data Analytics ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf eine Vielzahl von Datenanalysetechniken bezieht. Jede Art von Daten kann Datenanalysetechniken unterzogen werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Unterstützung der Entscheidungsfindung verwendet werden können.

Mit Data-Analytics-Ansätzen können Trends und Muster entdeckt werden, die sonst in der riesigen Datenmenge untergehen würden. Diese Daten können verwendet werden, um die Gesamteffizienz einer Organisation durch Optimierung des Betriebs zu verbessern.

Sie müssen aus mehreren Quellen erfasste Daten analysieren, bereinigen und dann in Data Analytics in interpretierbare Informationen umwandeln. Strukturierte, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten können aus zahlreichen Quellen gesammelt werden. Diagramme, Grafiken und andere Tools können verwendet werden, um das Endergebnis darzustellen.

Fachleute, die Unternehmen dabei unterstützen können, Rohdaten in relevante Informationen umzuwandeln, die zur Förderung des Unternehmenswachstums verwendet werden können, sind sehr gefragt.

Es gibt viele verschiedene Jobrollen in der Datenanalyse, und ein zertifizierter Datenanalyst zu sein, ist eine davon. Es kann zu erstaunlichen Karrierechancen führen.

Liste der besten Datenanalysten-Zertifizierungen für Anfänger

Bevor Sie mit einer der besten Datenanalysten-Zertifizierungen für Anfänger beginnen, müssen Sie zunächst den Unterschied zwischen Zertifizierungen und Zertifikaten verstehen. Obwohl sie ähnlich klingen mögen, gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen ihnen.

Eine Data Analytics-Zertifizierung zeigt an, dass Sie eine bestimmte Bewertung bestanden haben und bereit sind, in Übereinstimmung mit Industriestandards an einer bestimmten Jobrolle zu arbeiten, während ein Data Analytics-Zertifikat lediglich anzeigt, dass Sie eine Schulung im Bereich Data Analytics abgeschlossen haben, dies jedoch nicht impliziert Sie haben eine bestimmte Fähigkeit.

Lassen Sie uns nun die besten Zertifizierungen für Anfänger auflisten, um loszulegen.

Nachfolgend finden Sie eine Liste der besten Data Analyst-Zertifizierungen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern:

• Microsoft-zertifiziert: Data Analyst Associate
• Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
• SAS-zertifizierter Basisprogrammierer für SAS 9
• Zertifizierter Associate Data Analyst von Cloudera
• Zertifizierter Associate Analytics Professional
• Analytics Professional-Zertifizierung (CAP)
• Springboard Data Analytics-Zertifizierung
• Zertifizierung der beruflichen Leistung in Data Sciences
• Zertifizierter Big Data Analyst (CBA) von Simplilearn
• Data Analytics Professional-Zertifikat (Google).

Top 10 Data Analyst-Zertifizierungen für Anfänger

Nachfolgend finden Sie einige der bekannten Data Analytics-Zertifizierungen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.

1. Microsoft-zertifiziert: Data Analyst Associate

Eine der wertvollsten Zertifizierungen, die Ihnen helfen können, ein Certified Data Analyst zu werden, ist die Data Analyst Associate-Zertifizierung.

Es konzentriert sich hauptsächlich auf die Nutzung der Funktionen von Power BI, um den Wert der Datenbestände eines Unternehmens zu maximieren. Diese Data Analytics-Zertifizierung für Anfänger lehrt Sie, wie Sie Daten bereinigen und manipulieren sowie skalierbare Datenmodelle entwerfen und entwickeln.

Im Zusammenhang mit Power BI sind Associate Analysts in der Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Datenvisualisierung und Datenanalyse qualifiziert. Kandidaten mit vorheriger Erfahrung in der Arbeit mit Power BI sind ideale Kandidaten für diese Zertifizierung.

2. Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

Personen, die Fachkenntnisse in Data Science und maschinellem Lernen auf Microsoft Azure erwerben möchten, sollten die Azure Data Scientist Associate-Zertifizierung anstreben.

Die Entwicklung und Implementierung einer adäquaten Arbeitsumgebung für Azure Data Science Workloads sind eine der Aufgaben dieser Funktion.

Sie trainieren Vorhersagealgorithmen, indem Sie mit Daten experimentieren. Sie sind auch für die Verwaltung, Optimierung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen im Feld verantwortlich. Einzelpersonen müssen die Prüfung DP-100 bestehen, die 165 US-Dollar kostet, um die Zertifizierung zu erhalten. Es gibt kostenlose und kostenpflichtige Optionen zur Vorbereitung auf diese Data Analytics-Zertifizierung für Anfänger.

3. SAS-zertifizierter Basisprogrammierer für SAS 9

SAS ist eines der beliebtesten Tools, das von Datenwissenschaftlern auf der ganzen Welt verwendet wird.

Ein zertifizierter Kurs in SAS kann Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten zu verbessern und ein wertvollerer Gewinn für jedes Unternehmen zu sein, dem Sie beitreten. Voraussetzung für diese Zertifizierung sind mindestens 6 Monate Programmiererfahrung. Dieses Programm hilft Ihnen beim Erlernen der Verwendung von SAS als Werkzeug zum Schreiben von Programmen, die auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese analysieren.

4. Zertifizierter Associate Data Analyst von Cloudera

Die Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst Certification ermöglicht es Datenanalysten, Berichte über die Cloudera CDH-Umgebung mit Hive und Impala zu extrahieren und zu generieren.

Personen, die die CCA Data Analyst-Zertifizierung bestehen, verstehen, wie Daten in einem Cluster mithilfe von Query Language Statements in Impala und Hive analysiert werden.

Sie verbessern auch ihre Datenstrukturfähigkeiten.

5. Zertifizierter Associate Analytics Professional

Der Associate Certified Analytics Professional, oder aCAP, ist eine Bezeichnung für einen Analytics-Experten auf Einstiegsniveau, der eine Schulung im Analyseprozess erhalten hat, aber noch keine praktische Erfahrung gesammelt hat. Es handelt sich um eine eigenständige Zertifizierung, die zum Certified Analytics Professional (CAP) auf höchstem Niveau führt.

Eine Person, die Anspruch auf aCAP hat, sollte die folgenden Qualifikationen haben:

• Master in einem Analyse-/Datenprogramm.
• Einhaltung des Analytics Code of Ethics.
• Geprüfte Kompetenz als Analytics Professional.

Eine Person muss die aCAP-Prüfung bestehen, die alle sieben Bereiche des Analyseprozesses abdeckt: Business Problem Framing, Analytics Problem Framing, Data, Methodology Selection, Model Building, Deployment und Lifecycle Management, um die aCAP-Berechtigung zu erhalten. Er oder sie sollte außerdem über weniger als drei Jahre Branchenerfahrung verfügen.

6. Analytics Professional-Zertifizierung (CAP)

Certified Analytics Professional (CAP) ist die richtige Wahl für Sie, wenn Sie über solide Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Durchführung von Datenanalysen verfügen und eine Zertifizierung auf fortgeschrittenem Niveau anstreben.

Certified Analytics Professionals kennen sich mit Geschäftsproblemen, Analyseproblemen und einer Vielzahl von Analysemethoden aus. Zertifizierte Personen verfügen über zusätzliche Fähigkeiten wie Implementierung und Lebenszyklusmanagement.

Die Zertifizierung zum Certified Analytics Professional (CAP) richtet sich an Personen, die in der Datenanalyse arbeiten möchten. Es ist eine großartige Zertifizierung für Anfänger.

Eine CAP-Prüfung deckt die sechs Bereiche der Analytik ab, wie z. B. Framing von Geschäftsproblemen, explorative Datenanalyse und -visualisierung, statistische Inferenz, prädiktive Modellierung, präskriptive Analytik und die Kommunikation von Analyseergebnissen.

7. Springboard Data Analytics-Zertifizierung

Die Springboard Data Analytics-Zertifizierung richtet sich an Personen, die sich durch Problemlösung und kritisches Denken auszeichnen.

Hier ist eine Online-Schule das komplett betreut wird und eine Arbeitsplatzgarantie garantiert.

Daher erfordert diese Zertifizierung, dass der Kandidat über zwei Jahre Berufserfahrung verfügt. Wenn Sie an diesem Programm teilnehmen, wird Ihnen ein Mentor zugewiesen, der Sie auf Ihrem Lernweg unterstützt. Es umfasst projektbasierte Aufgaben und reale Fallstudien, um Ihr Data Analytics-Wissen auf die Probe zu stellen.

Ihnen wird ein Abschlussprojekt zugewiesen, um das Programm abzuschließen, das von Ihrem Mentor überprüft wird, und sobald Sie die Bewertung bestanden haben, sind Sie bereit, ein zertifizierter Datenanalyst zu werden.

8. Zertifizierung der beruflichen Leistung in Data Sciences

Zertifizierung der beruflichen Leistung der Columbia University in Datenwissenschaften ist ein außeruniversitärer, berufsbegleitender Studiengang. Es wurde entwickelt, um Ihnen dabei zu helfen, Ihre Kernkompetenzen in der Datenwissenschaft zu verbessern.

Diese Zertifizierung richtet sich an Studierende, die mindestens 12 Credits in den folgenden vier Kursen absolvieren müssen: Algorithms for Data Science, Probability and Statistics for Data Science, Maschinelles Lernen für Data Scienceund Visualisierung der explorativen Datenanalyse.

Um sich für diese Zertifizierung anzumelden, müssen die Studenten die Studiengebühren von Columbia Engineering (ca. 2196 USD pro Credit) und eine nicht erstattungsfähige Technologiegebühr von 396 USD pro Kurs bezahlen.

9. Zertifizierter Big Data Analyst (CBA) von Simplilearn

Der Simplilearn CBA-Kurs deckt alle wichtigen Themen in Big Data ab, einschließlich Hadoop, HDFS, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Spark, Oozie usw.

Es schult die Schüler auch in der Programmiersprache R und in Techniken des maschinellen Lernens, die ihnen helfen, Informationen aus großen Datensätzen zu extrahieren. Dieser Online-Kurs vermittelt den Teilnehmern die Fähigkeit, Echtzeitanwendungen mit Apache Spark zu entwickeln.

Dieser Kurs schult Studenten in der Anwendung statistischer Methoden wie SAS/R auf große Datensätze. Sie können verschiedene Tools wie Tableau zur Visualisierung von Daten verwenden. Nach Abschluss dieses Kurses können sich die Kandidaten problemlos für die fortgeschrittenen Kurse bewerben.

10 Data Analytics Professional-Zertifikat (Google)

Ein Datenanalyst ist jemand, der für das Sammeln, Organisieren und Auswerten von Daten zuständig ist. Ein Datenanalyst hilft bei der visuellen Darstellung von Daten mithilfe von Grafiken, Diagrammen und Zahlen.

Darüber hinaus konzentrieren sie sich auf den Betrugserkennungsprozess und sorgen dafür, dass alles gut läuft.

Das Data Analytics Professional Certificate wurde von Google entwickelt, um Personen zu unterstützen, die sich für Data Science interessieren und einen Job im Bereich suchen Computerwissenschaften.

Diese Qualifikation ist ideal für Studenten, die in den Beruf einsteigen möchten, aber keine Programmierkenntnisse haben, da es sich um ein grundlegendes Niveau handelt. Dieses achtstufige Zertifikatsprogramm kann Ihnen helfen, Ihre Karriere als Datenanalyst auf dem richtigen Fuß zu starten.

Häufig gestellte Fragen

Ist Data Analytics Wissenschaft oder Kunst?

Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Rückschlüsse auf diese Informationen zu ziehen. Viele der Techniken und Prozesse der Datenanalyse wurden in mechanische Prozesse und Algorithmen automatisiert, die Rohdaten für den menschlichen Konsum verarbeiten.

Ist Datenanalyse wichtig?

Datenanalysten werden immer wichtiger für Unternehmen, die Wert aus den riesigen Datenmengen ziehen möchten, die heute generiert werden. Diese Fachleute können rohe Zahlen in nützliche Informationen umwandeln, die einem Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ist Datenanalyse schwierig?

Aber der Anfang kann schwierig sein, besonders wenn Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen. Glücklicherweise gibt es viele Online-Kurse und Zertifizierungen, an denen Sie Ihre Fähigkeiten verbessern können, und viele davon sind kostenlos oder kostengünstig.

Datenanalyst vs. Datenwissenschaft

Datenanalysten können auch als Data Scientists oder Business Analysts bezeichnet werden. Diese Fachleute sammeln große Mengen an Informationen und analysieren sie, um zu sehen, was funktioniert und was geändert werden muss. Das Lernen hilft Ihnen, Datenanalyse, Data Science und Programmierwerkzeuge zu beherrschen, um Ihre Karriere zu verbessern. Data Analyst ist ein Job, der viele technische Fähigkeiten erfordert und die Arbeit mit komplexen Daten beinhaltet.

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Zusammenfassung

Datenanalysten sind gefragt.

Da die Gesellschaft immer datengesteuerter wird, brauchen Unternehmen Mitarbeiter, die die Zahlen verstehen können, und die bereit sind, einen Aufpreis für die richtige Person zu zahlen.

Wenn es um Belohnungen geht, beträgt das Durchschnittsgehalt für Business Analysten laut PayScale 72,000 US-Dollar. Datenanalysten verdienen ein Durchschnittsgehalt von 60,000 US-Dollar, aber einige Jobs zahlen deutlich mehr.

Die Datenanalysten-Zertifizierung kann Ihnen jedoch dabei helfen, in dieses lukrative Feld einzusteigen oder in Ihrer aktuellen Rolle aufzusteigen.