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Google Career Certificates

Dies ist der fünfte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs untersuchen Sie die Analysephase des Datenanalyseprozesses. Sie wenden das, was Sie bisher gelernt haben, auf Ihre Analyse an, um die erfassten Daten zu verstehen. Sie erfahren, wie Sie Ihre Daten mithilfe von Tabellenkalkulationen und SQL organisieren und formatieren, damit Sie sie auf unterschiedliche Weise betrachten und über sie nachdenken können. Außerdem erfahren Sie, wie Sie komplexe Berechnungen mit Ihren Daten durchführen, um Geschäftsziele zu erreichen. Während Sie Ihre Analyse durchführen, lernen Sie, wie Sie Formeln, Funktionen und SQL-Abfragen verwenden. Bei Google tätige Fachleute für die Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, wie Sie häufige Datenanalyseaufgaben mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.

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Dies ist der fünfte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs untersuchen Sie die Analysephase des Datenanalyseprozesses. Sie wenden das, was Sie bisher gelernt haben, auf Ihre Analyse an, um die erfassten Daten zu verstehen. Sie erfahren, wie Sie Ihre Daten mithilfe von Tabellenkalkulationen und SQL organisieren und formatieren, damit Sie sie auf unterschiedliche Weise betrachten und über sie nachdenken können. Außerdem erfahren Sie, wie Sie komplexe Berechnungen mit Ihren Daten durchführen, um Geschäftsziele zu erreichen. Während Sie Ihre Analyse durchführen, lernen Sie, wie Sie Formeln, Funktionen und SQL-Abfragen verwenden. Bei Google tätige Fachleute für die Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, wie Sie häufige Datenanalyseaufgaben mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.

Nach Abschluss dieses Zertifikatsprogramms sind Lernende bestens gerüstet, um sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse zu bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Im Verlauf dieses Kurses werden Sie:

- erfahren, wie Sie Daten für die Analyse organisieren

- die Prozesse zum Formatieren und Anpassen von Daten kennenlernen

- lernen, wie Sie Daten in Tabellenkalkulationen und mithilfe von SQL aggregieren

- Formeln und Funktionen in Tabellenkalkulationen für Datenberechnungen verwenden

- erfahren, wie Sie Berechnungen mithilfe von SQL-Abfragen durchführen

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What's inside

Syllabus

Organisieren von Daten vor der Analyse
Organisierte Daten sind einfacher zu analysieren. In diesem Teil des Kurses lernen Sie, wie wichtig es ist, Ihre Daten durch Sortieren und Filtern zu organisieren. Sie lernen diese Prozesse sowohl in Tabellenkalkulationen als auch in SQL kennen und bereiten so Ihre Daten für die Analyse vor.
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Daten formatieren und anpassen
Da Sie sich der Analyse Ihrer Daten nähern, benötigen Sie formatierte und einsatzbereite Daten. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie alles über das Umwandeln und Formatieren von Daten, einschließlich der Frage, wie SQL-Abfragen Ihnen dabei helfen können, Daten zu verknüpfen. Sie werden auch lernen, wie wertvoll Feedback und Unterstützung durch die Kollegschaft sind und wie Sie daraus neue Erkenntnisse ziehen können, die Sie auf Ihre Arbeit anwenden können.
Daten für die Analyse aggregieren
Im Rahmen Ihrer Analyse müssen Sie häufig Daten kombinieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsziele zu erreichen. In diesem Teil des Kurses beschäftigen Sie sich mit den Funktionen, den Verfahren und der Syntax, die zum Kombinieren oder Aggregieren von Daten verwendet werden. Sie lernen, wie Sie mithilfe von SQL-Abfragen Daten aus mehreren Zellen in Tabellenkalkulationen sowie aus mehreren Datenbanktabellen aggregieren können.
Datenberechnungen durchführen
Das Durchführen von Berechnungen gehört zu den häufigsten Aufgaben von Fachkräften für Datenanalyse. In diesem Teil des Kurses stellen wir Ihnen Formeln, Funktionen und Pivot-Tabellen in Tabellenkalkulationen und SQL-Abfragen vor, die für Ihre Berechnungen nützlich sein können. Zudem lernen Sie die Vorteile von SQL für die Verwaltung temporärer Tabellen kennen.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Bereitet Lernende auf Einstiegspositionen als Datenanalytiker vor
Bietet praktische Anleitungen von Datenanalytikern bei Google
Beinhaltet Kalkulationstabellen und SQL
Für Anfänger geeignet, da keine Vorkenntnisse erforderlich sind
Liefert ein starkes Fundament für Datenanalytiker

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Daten Analysieren, um Fragen zu Beantworten with these activities:
Überarbeiten Sie Grundlagen der Datenbanken
Die Auffrischung Ihres Datenbankwissens wird Ihnen helfen, Daten effektiv zu strukturieren, zu speichern und abzurufen.
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  • Überprüfen Sie grundlegende Datenbankkonzepte, wie z. B. Tabellen, Spalten und Datentypen.
  • Üben Sie das Schreiben einfacher SQL-Abfragen.
Bilden Sie Lerngruppen mit Gleichgesinnten
Der Austausch von Wissen und Ideen mit Gleichgesinnten kann Ihr Verständnis für Datenanalysekonzepte vertiefen und Ihre Problemlösungsfähigkeiten verbessern.
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  • Identifizieren Sie andere Studierende, die an Datenanalyse interessiert sind.
  • Planen Sie regelmäßige Treffen, um Konzepte zu besprechen, Aufgaben zu lösen und einander zu unterstützen.
  • Teilen Sie Ressourcen, wie z. B. Artikel, Tutorials und Online-Kurse.
Üben Sie mit Tutorial-Plattformen wie w3schools oder Coursera
Durch das Folgen der Schritt-für-Schritt-Anleitungen in Online-Tutorials können Sie Ihre praktischen Fähigkeiten verbessern und Ihr theoretisches Wissen festigen.
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  • Wählen Sie eine glaubwürdige Tutorial-Plattform wie w3schools oder Coursera aus.
  • Identifizieren Sie bestimmte Themenbereiche oder Fähigkeiten, die Sie verbessern möchten.
  • Folgen Sie den schrittweisen Anweisungen in den Tutorials und wenden Sie das Gelernte durch praktische Übungen an.
  • Überarbeiten Sie die behandelten Konzepte regelmäßig, um das Behalten zu verbessern.
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Lösen Sie Übungsaufgaben auf Plattformen wie LeetCode oder HackerRank
Durch das Lösen von Übungsaufgaben auf spezialisierten Plattformen können Sie Ihre Problemlösungsfähigkeiten in der Datenanalyse verbessern und Ihre technischen Fähigkeiten schärfen.
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  • Registrieren Sie sich auf einer Plattform wie LeetCode oder HackerRank.
  • Wählen Sie Aufgaben aus, die Ihrem Kenntnisstand entsprechen.
  • Versuchen Sie, die Aufgaben selbst zu lösen, ohne auf Lösungen zu schauen.
  • Überprüfen Sie Ihre Lösungen und identifizieren Sie Bereiche, in denen Sie sich verbessern können.
Nehmen Sie an Datenanalyse-Meetups oder Konferenzen teil
Die Teilnahme an Networking-Veranstaltungen wird Ihnen helfen, sich mit Fachleuten aus der Branche zu vernetzen und von ihren Erfahrungen zu lernen.
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  • Recherchieren Sie nach Datenanalyse-Meetups oder Konferenzen in Ihrer Nähe.
  • Melden Sie sich für Veranstaltungen an und nehmen Sie teil.
  • Vernetzen Sie sich mit anderen Teilnehmern und Rednern.
Erstellen Sie ein Datenanalyse-Portfolio
Die Erstellung eines Portfolios mit Ihren Datenanalyseprojekten wird Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten zu präsentieren und potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken.
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  • Sammeln Sie Beispiele Ihrer Arbeit, wie z. B. Datenvisualisierungen, Tabellenkalkulationsmodelle und SQL-Abfragen.
  • Erstellen Sie eine Online-Plattform oder ein Dokument, um Ihre Projekte zu präsentieren.
  • Fügen Sie Beschreibungen und Erläuterungen hinzu, um Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen zu demonstrieren.
Tragen Sie zu Open-Source-Projekten im Bereich Datenanalyse bei
Beiträge zu Open-Source-Projekten werden Ihnen praktische Erfahrung in der Zusammenarbeit an realen Datenanalyseproblemen bieten.
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  • Identifizieren Sie Open-Source-Projekte im Bereich Datenanalyse, die Sie interessieren.
  • Überprüfen Sie den Code und identifizieren Sie Bereiche, zu denen Sie beitragen können.
  • Senden Sie Pull-Requests mit Ihren Beiträgen.

Career center

Learners who complete Daten Analysieren, um Fragen zu Beantworten will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts collect and analyze data to help businesses make informed decisions. As a Data Analyst, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Database Administrator
Database Administrators manage and maintain databases, ensuring that data is accurate, secure, and accessible. As a Database Administrator, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Business Analyst
Business Analysts analyze business processes to identify areas for improvement. As a Business Analyst, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and analytical techniques to solve problems in business and industry. As an Operations Research Analyst, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Statistician
Statisticians collect, analyze, interpret, and present data. As a Statistician, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Data Scientist
Data Scientists use data to build models that can predict future events. As a Data Scientist, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers build and maintain machine learning models. As a Machine Learning Engineer, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Data Engineer
Data Engineers design, build, and maintain data pipelines. As a Data Engineer, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data. As a Quantitative Analyst, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Market Research Analyst
Market Research Analysts conduct research to identify and analyze market trends. As a Market Research Analyst, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Information Security Analyst
Information Security Analysts protect computer networks and systems from unauthorized access, use, disclosure, disruption, modification, or destruction. As an Information Security Analyst, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Risk Analyst
Risk Analysts identify, assess, and mitigate risks. As a Risk Analyst, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. As a Software Engineer, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Information Technology Specialist
Information Technology Specialists maintain and support computer systems and networks. As an Information Technology Specialist, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.
Computer Programmer
Computer Programmers write and maintain computer programs. As a Computer Programmer, you will need to organize, curate, format and evaluate data to find patterns and relationships that help companies improve their products, services, and marketing campaigns. This course may be useful in building the foundation you need to become a Data Analyst.

Reading list

We've selected ten books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Daten Analysieren, um Fragen zu Beantworten.
Dieses Buch ist eine umfassende Referenz zu Pandas, einer Python-Bibliothek für die Datenanalyse. Es bietet detaillierte Anleitungen zu Datenerkundung, Datenaufbereitung, Datenvisualisierung und fortgeschrittenen Techniken für die Datenanalyse.
Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Datenanalysen und eignet sich gut als ergänzende Lektüre zum Kurs. Es deckt grundlegende Konzepte, Techniken und Tools für die Datenanalyse ab und bietet zahlreiche praktische Beispiele und Fallstudien.
Dieses Buch ist eine umfassende Einführung in R für die Datenwissenschaft und eignet sich gut als Referenz für Lernende, die R für Datenanalysen verwenden möchten.
Dieses Buch bietet eine Einführung in Deep Learning mit Python und ist eine wertvolle Ergänzung für Lernende, die sich für die Anwendung von Deep Learning in der Datenanalyse interessieren.
Dieses Buch bietet einen vertieften Einblick in Apache Spark, eine beliebte Plattform für Big-Data-Analysen. Es ist eine wertvolle Ergänzung für Lernende, die sich für fortgeschrittene Analysetechniken interessieren.
Dieses Buch bietet eine Einführung in maschinelles Lernen mit Python und ist eine wertvolle Ergänzung für Lernende, die sich für die Anwendung von maschinellem Lernen in der Datenanalyse interessieren.
Dieses Buch gibt einen Überblick über Datenwissenschaft im Geschäftskontext und eignet sich gut zur Erweiterung des Kursmaterials. Es deckt Themen wie Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und die Anwendung von Datenanalysetechniken für Geschäftsentscheidungen ab.
Dieses Buch bietet eine umfassende Anleitung zu Tableau, einer beliebten Datenvisualisierungssoftware. Es eignet sich gut als Referenz für den Kursabschnitt über Datenvisualisierung und deckt die Verwendung von Tableau für die Datenexploration, die Datenaufbereitung und die Erstellung interaktiver Dashboards ab.
Dieses Buch konzentriert sich auf den wichtigen Schritt der Datenaufbereitung und bietet praktische Anleitungen zur Reinigung, Transformation und Vereinheitlichung von Daten. Es ist eine wertvolle Ergänzung zum Kursabschnitt über die Organisierung und Formatierung von Daten.

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