Fractal Analytics
Fraktale Datenwissenschaft (berufsbezogenes Zertifikat)
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Fraktale Datenwissenschaft (berufsbezogenes Zertifikat)

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Erwerben Sie in nur 5 Monaten arbeitsplatzreife Fähigkeiten und praktische Erfahrung für eine gefragte Karriere. Kein Abschluss oder vorherige Erfahrung erforderlich.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Bei Coursera Plus enthalten

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(183 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
5 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Überblick

  • Wenden Sie strukturierte Problemlösungstechniken an, um komplexe datenbezogene Herausforderungen, die in realen Szenarien auftreten, zu analysieren und zu lösen.

  • Nutzen Sie Ihre SQL-Kenntnisse, um Daten abzurufen, zu bearbeiten und mit Hilfe von Power BI Daten zu visualisieren, um Erkenntnisse zu vermitteln.

  • Wenden Sie Python für die Datenmanipulation und -analyse an und implementieren Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Vorhersagemodelle für Anwendungen zu erstellen.

  • Erstellen Sie überzeugende Datengeschichten, um Ihr Publikum zu beeinflussen, und beherrschen Sie die Kunst, Daten kritisch zu analysieren, während Sie Entscheidungen und Empfehlungen treffen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Human Centered Design
  • Kategorie: Database Design
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Decision Making
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Storytelling
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
  • Kategorie: Problem Solving
  • Kategorie: Data Analysis Expressions (DAX)
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Data Storytelling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Power BI
  • Kategorie: Query Languages

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80 Praxisübungen

Bereiten Sie sich auf eine Karriere in Datenverarbeitung vor.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Fractal Analytics
  • Stellen Sie Ihre Kenntnisse in Portfolio-fähigen Projekten unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Fractal Analytics.

Berufsbezogenes Zertifikat – 8 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Erklären Sie den Lebenszyklus eines DS-Projekts und die Rolle des strukturierten Denkens in einem DS-Projekt.

  • Definieren Sie eine Problemstellung unter Verwendung des SMART-Frameworks. Erläutern Sie die Aktivitäten, bewährten Verfahren und Fallstricke in der Implementierungsphase.

  • Konstruieren Sie einen MECE-Problembaum, um geschäftliche Probleme in Teile zu zerlegen. Erstellen Sie ein Arbeitsblatt mit Problemstellungen, um Geschäftsprobleme einzugrenzen.

  • Erklären Sie die Rolle des Human Centered Design bei der Lösung von Geschäftsproblemen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Komplexe Problemlösung
Kategorie: Menschenzentriertes Design
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Unternehmensanalyse
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Kritisches Denken
Kategorie: Problem-Management
Kategorie: Nutzerorientierte Gestaltung
Kategorie: Projektmanagende Life Cycle
Kategorie: Design Thinking
Kategorie: Problemlösung

Was Sie lernen werden

  • Extrahieren Sie relevante Daten aus der Datenbank in einer zeitsparenden Weise

  • Erstellen Sie leistungsstarke SQL-Abfragen, um Erkenntnisse zu gewinnen

  • Analysieren und Verwalten großer Datenmengen und Ableiten von Schlussfolgerungen aus komplexen relationalen Datenbanken

  • Studenten in die Lage versetzen, Datenbanken für relevante Geschäftsprobleme zu erstellen und zu modifizieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Abfragesprachen
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: MySQL Workbench
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: Datenbank Management

Was Sie lernen werden

  • Wählen und verwenden Sie relevante Diagramme für geeignete Datenprobleme

  • Nutzen Sie PowerBI, um sich mit Daten unterschiedlicher Formate zu verbinden

  • Vermitteln Sie wichtige Erkenntnisse aus Geschäftsproblemen mithilfe von Berichten und Dashboards

  • Erstellen Sie erweiterte Visualisierungen in Power BI mit DAX

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Power BI
Kategorie: Ausdrücke zur Datenanalyse (DAX)
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Geschäftsberichte
Kategorie: Software-Installation
Kategorie: Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs)
Kategorie: Datenmodellierung
Kategorie: Datenumwandlung

Was Sie lernen werden

  • Erläutern Sie die Bedeutung von Python in der Datenwissenschaft und seine praktischen Anwendungen.

  • Wenden Sie Python an, um verschiedene Datenquellen zu manipulieren und zu analysieren, indem Sie Pandas und relevante Datentypen verwenden

  • Erstellen Sie informative Datenvisualisierungen und ziehen Sie Erkenntnisse aus Datenverteilungen und Merkmalsbeziehungen

  • Entwickeln Sie einen umfassenden Arbeitsablauf zur Datenvorbereitung für maschinelles Lernen, einschließlich der Neuskalierung von Daten und der Entwicklung von Merkmalen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Statistik
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Grundsätze der Programmierung

Was Sie lernen werden

  • Erklären Sie, wie sich Menschen verhalten, wenn sie Daten zur Berechnung von Ergebnissen erhalten

  • Aufzeigen, wie Wahrnehmungen, Vorurteile und Voreingenommenheit die menschliche Entscheidungsfindung beeinflussen

  • Veranschaulichen Sie, dass die menschliche Entscheidungsfindung schwierig ist und Menschen Hilfe brauchen, um bessere Entscheidungen zu treffen

  • Fassen Sie zusammen, wie Menschen effektiv mit KI zusammenarbeiten können, indem sie ihre Voreingenommenheit, Wahrnehmungen und Vorurteile überwinden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Entscheidungsfindung
Kategorie: Kritisches Denken
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Selbst-Bewusstsein
Kategorie: Behaviorale Ökonomie
Kategorie: Kommunikation
Kategorie: Emotionale Intelligenz
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Kategorie: Bewusstsein für Vielfalt

Was Sie lernen werden

  • Konstruieren Sie Machine Learning Modelle anhand der verschiedenen Schritte eines typischen Machine Learning Workflows

  • Wenden Sie geeignete Metriken für verschiedene Geschäftsprobleme an, um die Leistung von Machine Learning-Modellen zu bewerten

  • Entwickeln Sie regressions- und baumbasierte maschinelle Lernmodelle, um Vorhersagen zu relevanten Geschäftsproblemen zu treffen

  • Analysieren Sie geschäftliche Probleme, bei denen unüberwachte Machine Learning-Modelle eingesetzt werden könnten, um einen Mehrwert aus Daten zu ziehen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Datenanalyse

Was Sie lernen werden

  • Nutzen Sie Regularisierungstechniken für eine verbesserte Modellleistung und Robustheit.

  • Nutzen Sie Ensemble-Methoden wie Bagging und Boosting, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

  • Implementieren Sie Hyperparameter-Tuning und Feature Engineering, um Modelle für reale Herausforderungen zu verfeinern.

  • Kombinieren Sie verschiedene Modelle für bessere Vorhersagen und erweitern Sie so Ihr Prognosetoolkit.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen

Was Sie lernen werden

  • Erläutern Sie die Bedeutung von Data Storytelling für die Vermittlung von Erkenntnissen und für die Erleichterung der Entscheidungsfindung

  • Wenden Sie verschiedene Visualisierungstechniken an, um eine fesselnde Datengeschichte zu erstellen

  • Wenden Sie verschiedene Techniken an, um eine fesselnde Erzählung für eine Datengeschichte zu erstellen

  • Erstellen Sie eine fesselnde Datengeschichte, indem Sie relevante Daten, eine klare Visualisierung und eine fesselnde Erzählung integrieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Infografiken
Kategorie: Storytelling
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Gestaltungselemente und -prinzipien
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Daten Präsentation

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Wenn Sie dieses Berufsbezogenes Zertifikatabschließen, können Sie sich Ihr Wissen möglicherweise anrechnen lassen, wenn Sie zu einem der folgenden Online-Studiengänge zugelassen werden und sich dort einschreiben.¹

 

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
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Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.