Grundlagen: Daten, überall Daten
Dies ist der erste Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. Unternehmen aller Art benötigen Fachleute für Datenanalyse, die ihnen helfen, Prozesse zu verbessern, Chancen und Trends zu erkennen, neue Produkte auf den Markt zu bringen und durchdachte Entscheidungen zu treffen. In diesem Kurs werden Sie anhand eines von Google entwickelten praxisorientierten Lehrplans in die Welt von Data Analytics eingeführt.
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- Level Foundation
- Course by Google
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About
Dies ist der erste Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. Unternehmen aller Art benötigen Fachleute für Datenanalyse, die ihnen helfen, Prozesse zu verbessern, Chancen und Trends zu erkennen, neue Produkte auf den Markt zu bringen und durchdachte Entscheidungen zu treffen. In diesem Kurs werden Sie anhand eines von Google entwickelten praxisorientierten Lehrplans in die Welt von Data Analytics eingeführt. Das Material deckt viele wichtige Themen der Data Analytics ab und soll Ihnen einen Überblick über das Google Data Analytics Certificate geben. Momentan bei Google tätige Fachleute für Datenanalyse werden Sie anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, mit denen Sie die gängigen Aufgaben von Fachleuten für Datenanalyse mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können. Lernende, die dieses Zertifikatsprogramm abschließen, können sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Nach Abschluss dieses Kurses können Sie: - Praktiken und Prozesse überblicken, die im Arbeitsalltag in Junior- oder Associate-Positionen in der Datenanalyse verwendet werden - wichtige analytische Fähigkeiten (Datenbereinigung, Datenanalyse, Datenvisualisierung) und Tools (Tabellenkalkulationen, SQL, R-Programmierung, Tableau) anwenden, die Sie Ihrer professionellen Toolbox hinzufügen können - zahlreiche Begriffe und Konzepte kennen, die für die Rolle von Junior-Fachleuten für Datenanalyse relevant sind, wie z. B. der Datenlebenszyklus und der Datenanalyseprozess - die Rolle von Analytics im Datenökosystem bewerten - eine Selbsteinschätzung Ihres analytischen Denkens durchführen - Stellenangebote erkunden, die Ihnen nach Abschluss des Programms zur Verfügung stehen, und mehr über bewährte Verfahren bei der Stellensuche erfahren
Modules
Los geht’s
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- Meet and greet
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- Willkommen beim Google Data Analytics Certificate
- Einführung in den Kurs
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Readings
- Programmbeschreibung und Lehrplan
- Lernprotokoll: Denken Sie über Daten im Alltag nach
- Hilfreiche Ressourcen für den Einstieg
- Entscheiden Sie, ob Sie die Schnellversion nehmen sollten
- Optional: Ihr Ergebnis beim Diagnosequiz und die Bedeutung
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- Optional: Sie kennen sich bereits mit Data Analytics aus? Nehmen Sie an unserem Diagnosequiz teil
Daten in Erkenntnisse verwandeln
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- Data Analytics im Alltag
- Cassie: Dimensionen von Data Analytics
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- Fallstudie: Neue Datenperspektiven
- Lernprotokoll: Überlegen Sie, wie Fachkräfte für Datenanalyse an Aufgaben herangehen
Das Datenökosystem verstehen
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- Was ist das Datenökosystem?
- So ermöglichen Daten bessere Entscheidungen
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- Daten und Bauchgefühl
- Ursprünge des Datenanalyseprozesses
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- Testen Sie Ihr Wissen zum Datenökosystem
Programmerwartungen und richtige Nutzung des Diskussionsforums
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- Meet and greet
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- Was Sie in Zukunft erwarten können
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- Umfragen zum Programm
- Diskussionsforen
- Lernen Sie Ihre Mitlernenden kennen
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- Testen Sie Ihr Wissen zur richtigen Nutzung des Diskussionsforums
*Wochen-Challenge 1*
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- *Wochen-Challenge 1*
Ihre datenanalytischen Fähigkeiten nutzen
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- Datenkompetenzen ermitteln
- Die wichtigsten datenanalytischen Fähigkeiten
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- Lernprotokoll: Erkunden Sie Daten aus Ihrem täglichen Leben
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- Lesen und recherchieren Sie zu analytischen Fähigkeiten
Nachdenken über analytisches Denken
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- Alles über analytisches Denken
- Erforschung analytischer Kernfähigkeiten
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- Lernprotokoll: Reflektieren Sie Ihre Fähigkeiten und Erwartungen
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- Ihr Wissen über analytisches Denken testen
Über Ergebnisse nachdenken
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- Mehr über Sie
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- Daten nutzen, um erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen
- Datenmagie aus der Praxis
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- Ihr Wissen zu den Ergebnissen testen
*Wochen-Challenge 2*
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- *Wochen-Challenge 2*
Dem Datenlebenszyklus folgen
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- Datenphasen und Tools kennenlernen
- Phasen des Datenlebenszyklus
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- Variationen des Datenlebenszyklus
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- Selbstreflexion: Daten sammeln
- Testen Sie Ihr Wissen zum Datenlebenszyklus
Skizzieren des Datenanalyseprozesses
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- Wichtige Schritte im Prozess
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- Sechs Phasen der Datenanalyse
- Molly: Beispiel für den Datenprozess
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- Der Datenanalyseprozess und dieses Programm
- Lernprotokoll: Organisieren Sie Ihre Daten in einer Tabelle
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- Testen Sie Ihr Wissen zum Datenanalyseprozess
Die Toolbox zur Datenanalyse
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- Erkunden von Datenanalysetools
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- Die wichtigsten Tools zur Datenanalyse
- Das richtige Tool für den Job auswählen
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- Selbstreflexion: Rückblick auf vergangene Konzepte
- Testen Sie Ihr Wissen zur Datenanalyse-Toolbox
*Wochen-Challenge 3*
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- *Wochen-Challenge 3*
Grundlagen der Tabellenkalkulation beherrschen
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- Tabellenkalkulationen im Alltag
- Teilen Sie Ihr Diagramm
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- Fortgeschrittener Umgang mit den wichtigsten Datentools
- Spalten und Zeilen und Zellen, oh je!
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- Weitere Ressourcen für Tabellenkalkulationen
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- Praktische Übung: Ein Diagramm aus einer Tabellenkalkulation generieren
- Testen Sie Ihr Wissen über die Grundlagen von Tabellenkalkulationen
Structured Query Language (SQL)
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- SQL in Aktion
- Angie: Alltägliche Probleme beim Erlernen neuer Fähigkeiten
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- SQL-Leitfaden: Erste Schritte
- Endlose Möglichkeiten mit SQL
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- Testen Sie Ihr SQL-Wissen
Datenvisualisierung
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- Visualisierungen im Alltag
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- Die Kunst der Datenvisualisierung
- Lilah: Die Macht einer Visualisierung
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- Die Datenvisualisierung planen
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- Testen Sie Ihr Wissen über die Visualisierung von Daten
*Wochen-Challenge 4*
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- *Wochen-Challenge 4*
Stellenangebote für Fachkräfte für Datenanalyse
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- Kommen wir zur Sache
- Der Job einer Fachkraft für Datenanalyse
- Joey: Weg zur Fachkraft für Datenanalyse
- Tony: Unterstützung von Karrieren im Bereich Data Analytic
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- Lernprotokoll: Reflektieren Sie den Datenanalyseprozess
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- Selbstreflexion: Geschäftliche Nutzung von Daten
Die Bedeutung fairer Geschäftsentscheidungen
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- Diskussion über Fallstudien
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- Die Macht der Daten im Unternehmen
- Rachel: Datendetektivinnen und -detektive
- Daten und Fairness verstehen
- Alex: Faire und ethische Datenentscheidungen
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- Selbstreflexion: Fallstudien
- Testen Sie Ihr Wissen über faire Geschäftsentscheidungen
Optional: Entdecken Sie Ihren nächsten Job
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- Fachkräfte für Datenanalyse in verschiedenen Branchen
- Samah: Best Practices für Vorstellungsgespräche
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- Rollen und Stellenbeschreibungen in der Datenanalyse
- Jenseits der Zahlen: Die Reise einer Fachkraft für Datenanalyse
*Wochen-Challenge 5*
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- Wöchentliche Zusammenfassung
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- Glossar: Begriffe und Definitionen
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- *Wochen-Challenge 5*
*Kurs-Challenge*
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- Herzlichen Glückwunsch! Kurszusammenfassung
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- Als Nächstes kommt ...
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- *Kurs-Challenge*
Auto Summary
Embark on your journey into the world of Data Analytics with the comprehensive course, "Grundlagen: Daten, überall Daten," the first in the Google Data Analytics Certificate series. This foundational course is meticulously designed to equip you with all the essential skills needed for entry-level positions in data analysis, making you a valuable asset to any organization seeking to enhance processes, identify trends, launch new products, and make data-driven decisions. Guided by experienced data analytics professionals from Google, this course offers a practical, hands-on curriculum that covers a broad range of critical topics in data analytics. No prior knowledge is required, making it accessible to everyone eager to start a career in this dynamic field. Key learning outcomes include mastering practices and processes used daily in junior or associate data analysis roles, developing key analytical skills such as data cleaning, analysis, and visualization, and becoming proficient with essential tools like spreadsheets, SQL, R programming, and Tableau. Additionally, you'll gain a deep understanding of key concepts like the data lifecycle and the data analysis process, evaluate the role of analytics within the data ecosystem, and conduct a self-assessment of your analytical thinking. Upon completion, you'll be well-prepared to explore job opportunities in data analysis and learn best practices for job searching, positioning you for success in the fast-growing field of data science and AI. Offered through Coursera, the course is available under Professional and Starter subscription plans, providing flexible options to suit your learning needs. Dive into this foundational course and take the first step towards becoming a proficient data analyst.
Google Career Certificates