Dies ist der dritte Kurs des Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie f眉r eine Einstiegsposition in der Datenanalyse ben枚tigen. W盲hrend Sie Ihr Verst盲ndnis der Themen aus den ersten beiden Kursen weiter ausbauen, werden Sie auch in neue Themen eingef眉hrt, die Ihnen helfen, praktische Data-Analytics-F盲higkeiten zu erwerben. Sie erfahren, wie Sie Tools wie Tabellenkalkulationen und SQL verwenden, um die richtigen Daten f眉r Ihre Ziele zu extrahieren und zu nutzen und wie Sie Ihre Daten organisieren und sch眉tzen. Bei Google t盲tige Fachleute f眉r Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische M枚glichkeiten zeigen, mit denen Sie 眉bliche Aufgaben von Fachleuten f眉r Datenanalyse mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen k枚nnen.
Daten f眉r die Erkundung Vorbereiten
This course is part of Google Data Analytics (DE) Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
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Included with 
Recommended experience
What you'll learn
Faktoren erkl盲ren, die bei Entscheidungen zur Datenerhebung ber眉cksichtigt werden m眉ssen
Unterschiede zwischen verzerrten und unverzerrten Daten erkl盲ren
Datenbanken im Hinblick auf ihre Funktionen und Komponenten beschreiben
Best Practices zum Strukturieren von Daten beschreiben
Skills you'll gain
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31 assignments
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Build your Data Analysis expertise
- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
- Earn a shareable career certificate from Google
There are 6 modules in this course
Wir alle generieren in unserem t盲glichen Leben viele Daten. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie, wie wir Daten generieren und wie Fachkr盲fte f眉r Datenanalysen entscheiden, welche Daten f眉r die Analyse gesammelt werden. Sie lernen auch strukturierte und unstrukturierte Daten, Datentypen und Datenformate kennen, w盲hrend Sie Ihre Daten f眉r die Erkundung aufbereiten.
What's included
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Wenn Fachkr盲fte f眉r Datenanalyse mit Daten arbeiten, 眉berpr眉fen sie immer, ob die Daten unverzerrt und glaubw眉rdig sind. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie, wie Sie unterschiedliche Arten von Verzerrungen in Bezug auf Daten erkennen und wie Sie daf眉r sorgen, dass Ihre Daten glaubw眉rdig sind. Au脽erdem werden Sie sich mit Open Data und dem Verh盲ltnis zwischen Datenethik und Datenschutz sowie mit deren Bedeutung auseinandersetzen.
What's included
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Bei der Analyse von Daten greifen Sie meist auf Daten aus einer Datenbank zur眉ck.Hier sind die Daten gespeichert. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie alles 眉ber Datenbanken, z. B. wie Sie darauf zugreifen und die darin enthaltenen Daten extrahieren, filtern und sortieren. Au脽erdem werfen Sie einen Blick auf Metadaten, um die verschiedenen Typen und deren Verwendung durch Fachkr盲fte f眉r Analysen zu ermitteln.
What's included
12 videos8 readings11 assignments1 plugin
Gute Organisationsf盲higkeiten sind fast 眉berall im Arbeitsleben gefragt, Data Analytics ist da nicht anders. In diesem Teil des Kurses lernen Sie die Best Practices zum Strukturieren und Sch眉tzen von Daten kennen. Au脽erdem erfahren Sie, wie Fachkr盲fte f眉r Datenanalyse Dateinamenskonventionen verwenden, um ihre Arbeit zu strukturieren.
What's included
4 videos4 readings4 assignments1 plugin
Eine 眉berzeugende Online-Pr盲senz kann eine gro脽e Hilfe f眉r alle Arbeitssuchenden sein. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie, wie Sie Ihre Online-Pr盲senz verwalten k枚nnen. Zus盲tzlich werden Sie die Vorteile des Networkings mit anderen Data-Analytics-Fachkr盲ften kennenlernen.
What's included
6 videos3 readings1 assignment
Bereiten Sie sich auf die Kurs-Challenge vor, indem Sie die Begriffe und Definitionen im Glossar wiederholen. Zeigen Sie dann Ihr Wissen 眉ber Datenerhebung, Ethik und Datenschutz sowie Verzerrung w盲hrend des Quiz. Sie haben auch die M枚glichkeit, Ihre F盲higkeiten mit Tabellenkalkulations- und SQL-Funktionen sowie Filtern und Sortieren anzuwenden. Sichern und strukturieren Sie schlie脽lich Daten mit Best Practices f眉r Data Analytics.
What's included
1 video2 readings1 assignment
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Frequently asked questions
Daten sind eine Gruppe von Fakten, die viele verschiedene Formen annehmen k枚nnen, z.聽B. Zahlen, Bilder, W枚rter, Videos, Beobachtungen und mehr. Wir verwenden und erzeugen t盲glich Daten, beispielsweise wenn wir eine Serie oder einen Song streamen oder in sozialen Medien posten.
Data Analytics umfasst die Sammlung, Transformation und Organisation dieser Fakten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die t盲glich anfallende Datenmenge ist enorm. Jedes Mal, wenn Sie Ihr Smartphone verwenden, online nach etwas suchen, Musik streamen, mit einer Kreditkarte einkaufen, in sozialen Medien posten oder GPS f眉r die Routenplanung verwenden, erzeugen Sie Daten. Unternehmen m眉ssen ihre Produkte, Dienstleistungen, Tools und Gesch盲ftsstrategien kontinuierlich anpassen, um die Nachfrage von Zielgruppen zu erf眉llen und auf neue Trends zu reagieren. Aus diesem Grund sind Fachleute f眉r Datenanalyse gefragt und erhalten attraktive Verg眉tungen.
Fachleute f眉r Datenanalyse erfassen Daten und Zahlen, um Unternehmen zu unterst眉tzen, bessere Gesch盲ftsentscheidungen zu treffen. Sie bereiten Daten auf, verarbeiten, analysieren und visualisieren diese, entdecken Muster und Trends und beantworten dabei wichtige Fragen. Basierend auf ihrer Arbeit kann ein gesamtes Team bessere Gesch盲ftsentscheidungen treffen.
Mit dem Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen F盲higkeiten f眉r eine Junior- oder Associate-Positionen im Bereich Data Analytics. Fachleute f眉r Datenanalyse wissen, wie die richtigen Fragen gestellt werden. Sie k枚nnen Daten f眉r wichtige Erkenntnisse vorbereiten, verarbeiten und analysieren; ihre Erkenntnisse effektiv mit den Stakeholdern (Interessengruppen) teilen und datengesteuerte Empfehlungen f眉r 眉berlegtes Handeln geben.
Sie lernen diese F盲higkeiten in unserem Zertifikatsprogramm durch interaktive Inhalte (Diskussionsaufforderungen, Quizfragen und Aktivit盲ten) in weniger als sechs Monaten mit weniger als 10聽Stunden flexiblem Lernen pro Woche. Danach sind Sie sofort startklar. Dabei folgen Sie einen Lehrplan, der mit Beitr盲gen von Top-Arbeitgebenden und Branchenf眉hrenden wie Tableau, Accenture und Deloitte erstellt wurde. Sie haben sogar die M枚glichkeit, eine Fallstudie abzuschlie脽en, die Sie potenziellen Arbeitgebenden pr盲sentieren k枚nnen, um Ihre neuen F盲higkeiten unter Beweis zu stellen.
Nach Abschluss des Programms haben Sie Zugang zu Karriereressourcen und kn眉pfen Kontakt mit Arbeitgebenden, die offene Einstiegspositionen im Bereich Data Analytics besetzen m枚chten.
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