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Datenanalyse ist ein wichtiger Prozess 蹿眉谤 Unternehmen und Fachleute, um wichtige Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen und Prognosen zu treffen. In der heutigen datengetriebenen Welt verlassen sich Fachleute zunehmend auf Datenanalysen, um wettbewerbsf盲hige Entscheidungen zu treffen, effektiv mit ihrer Zielgruppe zu interagieren und Projekte erfolgreich zu leiten. Eine M枚glichkeit, diese Ziele zu erreichen, ist der Einsatz von Datenanalyse-Tools.聽

Wenn Sie wissen, welches Tool 蹿眉谤 Ihren Zweck das richtige ist, k枚nnen Sie die Anforderungen Ihres Projekts erf眉llen und gleichzeitig Ihre Produktivit盲t und Effizienz steigern. In diesem Artikel stellen wir 15 Datenanalyse-Tools und -Software vor, zeigen ihre Unterschiede und wie Sie potenziellen Arbeitgebern entsprechende F盲higkeiten pr盲sentieren k枚nnen.聽

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Bereiten Sie sich auf Einstiegsjobs im Datenbereich vor und bauen Sie mit dem Google Datenanalyse-Zertifikat berufsrelevante F盲higkeiten mit Datenanalyse-Tools wie Tabellenkalkulationen, SQL und Tableau auf.

Was sind Datenanalyse-Tools?

Datenanalyse-Tools sind Softwareprogramme, Anwendungen und andere Hilfsmittel, mit denen Fachleute Datens盲tze auf eine Weise analysieren, die das Gesamtbild der Informationen charakterisiert und nutzbare Informationen 蹿眉谤 aussagekr盲ftige Erkenntnisse, Prognosen und Entscheidungszwecke liefert.

Stellen Sie sich Datenanalysen als eine Sammlung von Karten, Diagrammen und Schaubildern vor, die dazu dienen, Daten aus verschiedenen Anwendungen zu erfassen, zu interpretieren und zu visualisieren. Die Wahl des richtigen Datenanalyse-Tools ist entscheidend, um Ihre Ergebnisse zu maximieren und Ihre beruflichen Ziele leichter zu erreichen.

15 leistungsstarke Tools und Software 蹿眉谤 die Datenanalyse

Bei gro脽en Datenmengen kann es schwierig werden, Daten zu verstehen und n眉tzliche Erkenntnisse zu gewinnen. Mit den richtigen Datenanalyse-Tools k枚nnen Sie das Gesamtbild Ihrer Daten entschl眉sseln und es dann in einem geeigneten Format 蹿眉谤 Stakeholder und Personen in Ihrem beruflichen Netzwerk mit breitem Hintergrund darstellen.

Analysten verwenden Tools 眉blicherweise in den folgenden Phasen des Datenanalyseprozesses:

• Data Mining: Data Mining hilft Nutzern, die wichtigsten Merkmale ihrer Daten zu ermitteln, um dieses Wissen auf reale Probleme anzuwenden. Data-Mining-Software automatisiert diesen Prozess, indem sie nach Mustern und Trends in den Daten sucht.

• Datenvisualisierung: Datenvisualisierung ist eine leistungsstarke Methode, Rohdaten in aussagekr盲ftige und umfassende visuelle Darstellungen umzuwandeln. Sie erm枚glicht es uns, komplexe Datenmuster, Trends und Erkenntnisse zu verstehen, die in textbasierten Daten m枚glicherweise 眉bersehen werden.

• Datenvisualisierungstools helfen Fachleuten, den Datenvisualisierungsprozess zu optimieren. Mit diesen Tools k枚nnen Sie Daten visuell bearbeiten und einfache bis komplexe grafische Darstellungen erstellen.

• Business Intelligence: Datenanalyse ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Geschichte der Daten zu verstehen und sie 蹿眉谤 fundierte Entscheidungen zu nutzen. Unternehmen k枚nnen diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Leistung zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und die allgemeine Unternehmensentwicklung zu verbessern. Egal, ob Sie in einem kleinen oder gro脽en Unternehmen arbeiten 鈥� die effektive Nutzung von Datenanalysen hilft Ihnen, die vielf盲ltigen Vorteile datenbasierter Analysen zu nutzen.

1. Python聽

Prim盲re Verwendung: Data Mining und Visualisierung

Python wird heute regelm盲脽ig als die beliebteste Programmiersprache der Welt eingestuft [闭.听

Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen ist Python relativ leicht zu erlernen und kann 蹿眉谤 eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, darunter Software- und Webentwicklung sowie Datenanalyse. In der Datenwelt wird Python mithilfe der integrierten Datenanalyse-Tools zum Optimieren, Modellieren, Visualisieren und Analysieren von Daten eingesetzt. Eines der wichtigsten Features von Python, das Datenanalyse-Experten begeistert, sind die zahlreichen Bibliotheken wie Pandas und Numpy, die eine Vielzahl leistungsstarker Tools 蹿眉谤 vielf盲ltige Analyseanforderungen bieten.聽

Berufsanf盲nger sollten Python lernen, um sicherzustellen, dass sie eine der wichtigsten Programmiersprachen, die heute im Datenbereich verwendet werden, gut beherrschen.聽

Erfahren Sie, wie Sie mit Python, einem der beliebtesten Datenanalyse-Softwareprogramme, programmieren und Daten analysieren k枚nnen:

2. R

Prim盲re Verwendung: Data Mining und Visualisierung

R ist eine Open-Source-Programmiersprache 蹿眉谤 statistische Berechnungen und Grafiken.聽

Wie Python gilt auch R als relativ leicht zu erlernende Programmiersprache. Typischerweise wird sie 蹿眉谤 statistische Analysen, Datenvisualisierung und Datenmanipulation verwendet. Der statistische Fokus von R bedeutet, dass es sich gut 蹿眉谤 statistische Berechnungen eignet. Die enthaltenen Visualisierungstools machen R zu einer hervorragenden Sprache 蹿眉谤 die Erstellung ansprechender Grafiken wie Streudiagramme und Graphen.聽

Neben Python ist R eine der wichtigsten Programmiersprachen in der Datenanalyse. Wenn Sie eine Karriere im Datenbereich anstreben, sollten Sie sich mit R vertraut machen.聽

Sehen Sie sich dieses Video zum Programmieren mit R an und erhalten Sie eine Vorschau auf den Kurs:

3. RapidMiner

Prim盲re Verwendung: Data Mining

RapidMiner ist ein umfassendes Paket 蹿眉谤 Data Mining und Modellentwicklung. Diese Plattform erm枚glicht es Fachleuten, Daten in verschiedenen Phasen zu bearbeiten, einschlie脽lich Vorbereitung, Visualisierung und 脺berpr眉fung. Dies kann 蹿眉谤 Fachleute von Vorteil sein, die 眉ber Daten verf眉gen, die nicht im Rohformat vorliegen oder die sie bereits zuvor ausgewertet haben.

RapidMiner bietet zudem eine Reihe von Algorithmen 蹿眉谤 Klassifizierung, Regression, Clustering und Assoziationsregel-Mining. Zwar weist RapidMiner einige Einschr盲nkungen bei der Feature-Entwicklung und -Auswahl auf, gleicht diese jedoch durch eine leistungsstarke grafische Programmiersprache aus.

Diese Software eignet sich 蹿眉谤 alle Branchen und kann branchen眉bergreifend 蹿眉谤 verschiedene Anwendungen wie Fertigung, Biowissenschaften, Energie und Gesundheitswesen eingesetzt werden. Da sie mit bereits erfassten Daten arbeiten kann, ist sie besonders n眉tzlich 蹿眉谤 Forscher oder Datenwissenschaftler, die mit historischen Daten arbeiten.

4. Orange

Prim盲re Verwendung: Data Mining

Orange ist ein bekanntes Paket 蹿眉谤 Datenvisualisierung und -analyse und wird insbesondere 蹿眉谤 seine benutzerfreundliche, farblich abgestimmte Oberfl盲che gesch盲tzt. Es bietet eine umfassende Auswahl an farbcodierten Widgets 蹿眉谤 Funktionen wie Dateneingabe, Bereinigung, Visualisierung, Regression und Clustering. Damit eignet es sich gut 蹿眉谤 Anf盲nger oder kleinere Projekte.聽

Obwohl Orange im Vergleich zu anderen Plattformen weniger Tools bietet, ist es dennoch ein effektives Datenanalyse-Tool, das eine Reihe g盲ngiger Algorithmen wie K-Nearest-Neighbors, Random Forests, Naive-Bayes-Klassifizierung und Support Vector Machines unterst眉tzt.聽

Die Plattform bietet mit ihren Add-ons besonderen Nutzen 蹿眉谤 bestimmte Berufsgruppen. Wenn Sie beispielsweise in der Bioinformatik und Molekularbiologie arbeiten, finden Sie Tools 蹿眉谤 Gen-Ranking und Anreicherungsanalyse. Dar眉ber hinaus finden Sie Tools 蹿眉谤 die Verarbeitung nat眉rlicher Sprache, Text Mining und Netzwerkanalyse, die je nach Beruf von Nutzen sein k枚nnen.

5. KNIME

Prim盲re Verwendung: Data Mining

KNIME, kurz 蹿眉谤 KoNstanz Information MinEr, ist ein kostenloses Open-Source- Tool zur Datenbereinigung und -analyse, das Data Mining auch 蹿眉谤 Anf盲nger zug盲nglich macht. Neben Software zur Datenbereinigung und -analyse bietet KNIME spezielle Algorithmen 蹿眉谤 Bereiche wie Sentimentanalyse und Social-Network-Analyse. Mit KNIME k枚nnen Sie Daten aus verschiedenen Quellen in eine einzige Analyse integrieren und Erweiterungen 蹿眉谤 die Arbeit mit g盲ngigen Programmiersprachen wie R, Python, Java und SQL nutzen.聽

Wenn Sie neu im Data Mining sind, k枚nnte KNIME eine gute Wahl 蹿眉谤 Sie sein. Die Ressourcen der KNIME-Plattform unterst眉tzen neue Datenexperten beim Erlernen von Data Mining und f眉hren sie durch den Aufbau, die Bereitstellung und die Pflege umfangreicher Data Mining-Strategien. Daher nutzen viele Unternehmen KNIME, um ihren Mitarbeitern den Erwerb von Erfahrung in der Datenverarbeitung und -extraktion zu erm枚glichen.聽

6. Tableau

Prim盲re Verwendung: Datenvisualisierung und Business Intelligence

Tableau ist eine f眉hrende Software zur Datenvisualisierung, die in der Gesch盲ftsanalyse und im Bereich der Informationsgewinnung weit verbreitet ist.

Tableau ist dank seiner benutzerfreundlichen Oberfl盲che und leistungsstarken Funktionen ein beliebtes Tool zur Datenvisualisierung . Die Software kann Hunderte verschiedener Datenquellen verkn眉pfen und die Informationen in vielen verschiedenen Visualisierungsarten verarbeiten. Tableau ist sowohl 蹿眉谤 Gesch盲ftsanwender, die die Einfachheit und die zentralisierte Plattform sch盲tzen, als auch 蹿眉谤 Datenanalysten interessant, die erweiterte Big-Data-Tools 蹿眉谤 Aufgaben wie Clustering und Regression nutzen k枚nnen.

Wenn Sie eine Karriere im Bereich Business Analytics oder Intelligence anstreben, kann Tableau eine n眉tzliche F盲higkeit sein, um Fragen zu stellen und ein tieferes Verst盲ndnis der Daten Ihres Unternehmens zu entwickeln.聽

Weitere Informationen zu Tableau erhalten Sie im folgenden Video aus dem Google-Kurs Daten teilen durch die Kunst der Visualisierung, der Teil des Google Datenanalyse-Zertifikats ist:

7. Google Charts

Prim盲re Verwendung: Datenvisualisierung

Google Charts ist ein kostenloses Online-Tool, das sich durch die Erstellung einer breiten Palette interaktiver und ansprechender Datenvisualisierungen auszeichnet. Das benutzerfreundliche Design bietet eine umfassende Auswahl voreingestellter Diagrammtypen, die in Webseiten oder Anwendungen eingebettet werden k枚nnen. Die Vielseitigkeit von Google Charts erm枚glicht die Integration in eine Vielzahl von Web-Plattformen, darunter iPhone, iPad und Android, und erweitert so die Zug盲nglichkeit.聽

Dank der hohen Anpassungsm枚glichkeiten und Benutzerfreundlichkeit eignet sich dieses Tool ideal 蹿眉谤 die Erstellung 眉berzeugender Datenvisualisierungen 蹿眉谤 Web- und Mobilplattformen. Es eignet sich auch hervorragend 蹿眉谤 die Ver枚ffentlichung Ihrer Diagramme, da die Integration die Ver枚ffentlichung auf den meisten Webplattformen durch Teilen eines Links oder Einbetten des Links in den HTML-Code einer Website vereinfacht.

8. MySQL聽

Prim盲re Verwendung: Data Mining

MySQL ist ein Open-Source-Datenbankmanagementsystem (RDBMS) zur Speicherung von Anwendungsdaten, insbesondere webbasierter Daten. MySQL ist bei Websites beliebt und wird von bekannten Websites wie Facebook, X (fr眉her Twitter) und YouTube verwendet.聽

Im Datenbereich wird SQL (Structured Query Language) zur Verwaltung relationaler Datenbankmanagementsysteme verwendet, die 眉blicherweise in Tabellen strukturierte relationale Datenbanken verwenden. Daher nutzen Datenexperten MySQL zur sicheren Datenspeicherung und 蹿眉谤 routinem盲脽ige Datenanalysen. Obwohl das Programm Einschr盲nkungen aufweist, l盲sst sich MySQL in der Regel gut in die bestehenden Datensysteme vieler Unternehmen integrieren.聽

Insbesondere sollten Sie das Erlernen von MySQL in Betracht ziehen, wenn Sie im technischen Bereich an Webanwendungen arbeiten m枚chten.聽

Entwickeln Sie praktische Kenntnisse des MySQL-Datenbankverwaltungssystems:

9. Datawrapper

Prim盲re Verwendung: Datenvisualisierung

Datawrapper ist ein Tool, das in erster Linie 蹿眉谤 die Erstellung von Online-Grafiken wie Diagrammen und Karten entwickelt wurde. Urspr眉nglich 蹿眉谤 Journalisten konzipiert, eignet es sich dank seiner Vielseitigkeit auch 蹿眉谤 alle professionellen Website-Betreuer. Das Tool unterst眉tzt eine breite Palette an Ausgabem枚glichkeiten, darunter Streudiagramme, Liniendiagramme, gestapelte Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Bereichsdiagramme sowie verschiedene Karten- und Tabellentypen. Je nach Einsatzzweck bietet Datawrapper sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Optionen und erm枚glicht so Flexibilit盲t entsprechend Ihren Anforderungen und Ihrem Budget.

Datawrapper ist zwar einfach zu bedienen, weist aber einige Einschr盲nkungen auf, insbesondere im Vergleich zu anderen Tools seiner Kategorie. Die gr枚脽te Einschr盲nkung ist die fehlende direkte Integration mit Datenquellen. Das bedeutet, dass Benutzer Daten manuell in das Tool eingeben m眉ssen. Dieser Prozess kann m眉hsam und fehleranf盲llig sein, wenn er nicht pr盲zise ausgef眉hrt wird.

Wenn Sie Interesse an der Erstellung von Webgrafiken haben und die manuelle Dateneingabe Ihnen nichts ausmacht, k枚nnte das Erlernen der Verwendung von Datawrapper eine wertvolle Erg盲nzung Ihrer F盲higkeiten sein.

10. Microsoft Excel und Power BI

Prim盲re Verwendung: Business Intelligence

Microsoft Excel, im Grunde eine Tabellenkalkulationssoftware, verf眉gt ebenfalls 眉ber bemerkenswerte Datenanalysefunktionen. Aufgrund der breiten Verbreitung von Microsoft-Produkten in Unternehmen haben viele Unternehmen bereits Zugriff darauf.

Mit Excel k枚nnen Sie anhand von Tabellenkalkulationsdaten mindestens 20 verschiedene Diagrammtypen erstellen. Diese reichen von Standardoptionen wie Balken- und Streudiagrammen bis hin zu komplexeren Optionen wie Radardiagrammen und Treemaps. Excel bietet Unternehmen au脽erdem viele optimierte Optionen, um Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und moderne Business-Analytics-Formeln zu nutzen.

Excel hat jedoch seine Grenzen. Wenn Ihr Unternehmen robustere Datenvisualisierungstools innerhalb des Microsoft-脰kosystems ben枚tigt, ist Power BI eine hervorragende Option. Power BI wurde speziell 蹿眉谤 die Datenanalyse und -visualisierung entwickelt und kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen importieren und Visualisierungen in verschiedenen Formaten erstellen.

11. Qlik

Prim盲re Verwendung: Business Intelligence

Qlik ist ein globales Unternehmen, das Unternehmen dabei unterst眉tzt, Daten 蹿眉谤 Entscheidungsfindung und Probleml枚sung zu nutzen. Es bietet umfassende Echtzeit-Datenintegrations- und Analysel枚sungen, um Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Die Tools von Qlik helfen Unternehmen, Kundenverhalten zu verstehen, Gesch盲ftsprozesse zu optimieren, neue Umsatzm枚glichkeiten zu erschlie脽en und Risiken und Chancen effektiv zu managen.聽

12. Google Analytics

Prim盲re Verwendung: Business Intelligence

Google Analytics ist ein Tool, mit dem Unternehmen nachvollziehen k枚nnen, wie Nutzer mit ihren Websites und Apps interagieren. Dazu f眉gen Sie Ihren Webseiten einen speziellen JavaScript-Code hinzu. Dieser Code erfasst Informationen, wenn Besucher Ihre Website besuchen, z. B. welche Seiten angezeigt werden, welches Ger盲t verwendet wird und wie sie auf Ihre Website gelangt sind. Anschlie脽end werden diese Daten an Google Analytics gesendet und in Berichten zusammengefasst. Mithilfe dieser Berichte k枚nnen Sie Muster erkennen, z. B. welche Produkte am beliebtesten sind oder welche Anzeigen Besucher auf Ihre Website f眉hren.聽

13. SAS聽

Prim盲re Verwendung: Business Intelligence

SAS ist eine bekannte Suite statistischer Analysesoftware, die vom SAS Institute 蹿眉谤 verschiedene Analysezwecke entwickelt wurde, darunter Business Intelligence, Advanced Analytics und Predictive Analytics.聽

Analysten nutzen SAS zum Abrufen, Berichten, Analysieren und Visualisieren von Daten. Business-Intelligence-Analysten und Datenanalysten im Allgemeinen sch盲tzen SAS, da es eine Vielzahl leistungsstarker Analysetools an einem Ort vereint und 眉ber eine intuitive grafische Benutzeroberfl盲che (GUI) verf眉gt, die die Bedienung vereinfacht. Dar眉ber hinaus ist SAS eine zuverl盲ssige Software-Suite, die Datenanalysten einen Gro脽teil ihrer Arbeit erm枚glicht 鈥� von der Datenverwaltung bis hin zur Datenbereinigung und -modellierung.聽

Lernen Sie SAS, um sich auf eine Karriere mit Schwerpunkt Business Intelligence oder Analytics vorzubereiten:

14. Spotfire

Prim盲re Verwendung: Business Intelligence

TIBCO Spotfire ist eine benutzerfreundliche Plattform, die Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Sie erm枚glicht die Analyse historischer und Echtzeitdaten, die Vorhersage von Trends und die Visualisierung von Ergebnissen auf einer einzigen, skalierbaren Plattform. Zu den Funktionen geh枚ren benutzerdefinierte Analyse-Apps, interaktive KI- und Data-Science-Tools, Echtzeit-Streaming-Analysen und leistungsstarke Analysen 蹿眉谤 standortbasierte Daten.聽

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen ein Entscheidungstr盲ger sind, beispielsweise ein Marketingmanager oder Datenwissenschaftler, k枚nnen Sie bei der visuellen Untersuchung Ihrer Daten von der skalierbaren Analyseplattform von Spotfire profitieren.

15. Jupyter Notebook聽

Prim盲re Verwendung: Data Mining und Visualisierung

Jupyter Notebook ist eine webbasierte interaktive Umgebung zum Teilen von Computerdokumenten, sogenannten 鈥濶otebooks鈥�. Datenanalysten nutzen Jupyter Notebooks zum Schreiben und Ausf眉hren von Code, zur Datenbereinigung, 蹿眉谤 Datenvisualisierungen, maschinelles Lernen, statistische Analysen und viele weitere Formen der Datenanalyse. Dar眉ber hinaus erm枚glicht Jupyter Notebook die Kombination von Datenvisualisierungen, Code, Kommentaren und verschiedenen Programmiersprachen an einem Ort. So l盲sst sich ein Datenanalyseprozess besser dokumentieren und mit anderen teilen.聽

Unabh盲ngig von Ihren beruflichen Datenzielen werden Sie wahrscheinlich von der Verwendung eines Tools wie Jupyter Notebook profitieren, um Datenprobleme zu l枚sen und Ihre Arbeit mit anderen zu teilen.聽

Wer verwendet Datenanalyse-Tools?

Fachleute aus verschiedenen Branchen nutzen Datenanalyse-Tools, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, die Entscheidungsfindung und Innovation vorantreiben. Hier ist ein kurzer 脺berblick dar眉ber, wer diese Tools nutzt und warum:

• Datenanalysten: Datenanalysten verwenden Datenanalyse-Tools, um aus komplexen Daten Trends und Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen 蹿眉谤 bessere Entscheidungen und h枚here Gewinne nutzen k枚nnen.

• Business Analysts: Business Analysts nutzen diese Tools, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Betriebsabl盲ufe und ihre Rentabilit盲t auf der Grundlage datengesteuerter Entscheidungen und Strategien zu optimieren.

• Projektmanager: Projektmanager verwenden Datenanalyse-Tools 蹿眉谤 verschiedene Aufgaben, von der Budgetverwaltung bis hin zur Probleml枚sung und Steigerung der Teamproduktivit盲t.

• Digitale Vermarkter: Digitale Vermarkter verwenden Datenanalyse-Tools, um effektive Marketingstrategien und -kampagnen zu entwickeln und sicherzustellen, dass Werbeaktivit盲ten das richtige Ziel erreichen.

• Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler setzen diese Tools ein, um neue Modelle und Prozesse zu erstellen, die es Datenanalysten erm枚glichen, ihre Arbeit effektiv zu erledigen, und Unternehmen dabei helfen, komplexe Daten zu interpretieren und komplizierte Probleme zu l枚sen.

Heben Sie Ihre Erfahrungen mit Datenanalyse-Tools hervor

Der Umgang mit Datenanalysesoftware ist eine hochgesch盲tzte F盲higkeit 蹿眉谤 Personen, die Datenanalysen durchf眉hren. Die Bekanntmachung Ihrer Datenanalysef盲higkeiten kann ein strategischer Schritt sein, um Ihre F盲higkeiten hervorzuheben, Ihr professionelles Image zu verbessern und neue M枚glichkeiten zu er枚ffnen. Einige M枚glichkeiten, Ihr Wissen und Ihre Expertise im Bereich Datenanalyse-Tools zu pr盲sentieren, sind die folgenden:

• Erg盲nzen Sie Ihren Lebenslauf mit Ihren F盲higkeiten: Ihr Lebenslauf eignet sich ideal, um Ihre Kenntnisse in bestimmten Datenanalyse-Tools hervorzuheben. Listen Sie im Abschnitt 鈥濬盲higkeiten鈥� die Tools auf, mit denen Sie vertraut sind, und beschreiben Sie kurz die Aufgaben, die Sie damit erledigt haben.

• Erstellen Sie ein professionelles Portfolio: Die Pr盲sentation Ihrer Arbeiten in einem professionellen Portfolio kann eine effektive M枚glichkeit sein, Ihre F盲higkeiten unter Beweis zu stellen. Dazu k枚nnen erfolgreich abgeschlossene Projekte oder Probleme geh枚ren, die Sie mithilfe von Datenanalyse-Tools gel枚st haben.

• Nutzen Sie LinkedIn und andere soziale Profile: Nutzen Sie Plattformen wie LinkedIn, um Ihre F盲higkeiten und Kenntnisse in der Datenanalyse hervorzuheben, damit Personalvermittler und Arbeitgeber Sie finden k枚nnen. Empfehlungen von Kollegen oder Vorgesetzten k枚nnen Ihre Glaubw眉rdigkeit zus盲tzlich steigern.

Lernen Sie auf 糖心vlog官网观看 Tools und F盲higkeiten zur Datenanalyse

Datenanalyse-Tools werden 蹿眉谤 zahlreiche Organisationen und Branchen immer wichtiger. Bauen Sie mit diesen professionellen Zertifikaten auf 糖心vlog官网观看 die F盲higkeiten auf, die Sie brauchen, um in der modernen, datengesteuerten Welt erfolgreich zu sein:

F眉r grundlegende Datenanalyse-Kenntnisse empfiehlt sich das Google Datenanalyse-Zertifikat. Dieses richtet sich an Anf盲nger ohne Vorkenntnisse und vermittelt wichtige analytische F盲higkeiten und Tools wie Programmieren in R, die Verwendung von Tabellenkalkulationen und das Erstellen von Visualisierungen in Tableau.

Um grundlegende Business Intelligence-Kenntnisse zu erwerben, melden Sie sich 蹿眉谤 das Google Business Intelligence-Zertifikat an. Bei diesem erlernen Sie gefragte Datenanalyse-F盲higkeiten und -tools wie Datenmodellierung, Datenvisualisierung und Dashboarding mit Tableau.

Um Ihre vorhandenen Datenanalyse-Kenntnisse zu vertiefen, erkunden Sie am besten das Google Advanced Data Analytics-Zertifikat. Hierbei erfahren Sie, wie Sie gefragte F盲higkeiten wie statistische Analyse, Python und maschinelles Lernen in Ihren Datenanalyse-Projekten anwenden.