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IBM Datenanalyse mit Excel und R (berufsbezogenes Zertifikat)
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IBM Datenanalyse mit Excel und R (berufsbezogenes Zertifikat)

Bereiten Sie sich auf eine Karriere in der Datenanalytik vor. Erwerben Sie die gefragten Fähigkeiten und praktische Erfahrung, um in weniger als 3 Monaten arbeitsfähig zu sein. Keine Vorkenntnisse erforderlich.

Bei Coursera Plus enthalten

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(2,746 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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

  • Beherrschen Sie die aktuellsten praktischen Fähigkeiten und Kenntnisse, die Datenanalysten in ihrer täglichen Arbeit benötigen

  • Lernen Sie, wie Sie Datenanalysen durchführen, einschließlich Datenaufbereitung, statistische Analysen und prädiktive Modellierung mit R, R Studio und Jupyter

  • Verwenden Sie Excel-Tabellen, um eine Vielzahl von Datenanalyseaufgaben durchzuführen, wie z.B. Datenverarbeitung, Verwendung von Pivot-Tabellen, Data Mining und Erstellen von Diagrammen

  • Kommunizieren Sie Ihre Datenergebnisse mithilfe verschiedener Datenvisualisierungstechniken wie Diagrammen, Plots und interaktiven Dashboards mit Cognos und R Shiny

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Database Design
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Excel Formulas
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Pivot Tables And Charts
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Web Scraping

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Leaflet (Software)
  • Kategorie: Ggplot2
  • Kategorie: Shiny (R Package)
  • Kategorie: Relational Databases
  • Kategorie: Rmarkdown

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Unterrichtet in Englisch
79 Praxisübungen

Berufsbezogenes Zertifikat – 9 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Erklären Sie, was Datenanalyse ist und die wichtigsten Schritte im Datenanalyseprozess

  • Unterscheiden Sie zwischen verschiedenen Datenrollen wie Dateningenieur, Datenanalyst, Datenwissenschaftler, Business Analyst und Business Intelligence Analyst

  • Beschreiben Sie die verschiedenen Arten von Datenstrukturen, Dateiformaten und Datenquellen

  • Beschreiben Sie den Prozess der Datenanalyse, der das Sammeln, Verarbeiten, Auswerten und Visualisieren von Daten umfasst

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Big Data
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Microsoft Excel
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: Unternehmensanalytik
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenmodellierung

Was Sie lernen werden

  • Zeigen Sie Kenntnisse in Excel für die Datenanalyse.

  • Führen Sie grundlegende Aufgaben der Tabellenkalkulation aus, einschließlich Navigation, Dateneingabe und Verwendung von Formeln.

  • Verwenden Sie Datenqualitätstechniken zum Importieren und Bereinigen von Daten in Excel.

  • Analysieren Sie Daten in Tabellenkalkulationen mit Hilfe von Filter-, Sortier- und Nachschlagefunktionen sowie Pivot-Tabellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microsoft Excel
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Excel-Formeln
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Unternehmensanalytik
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Dateneingabe
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Datenintegrität
Kategorie: Analytische Fähigkeiten

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie grundlegende Visualisierungen wie Liniendiagramme, Balkendiagramme und Tortendiagramme mit Hilfe von Excel-Tabellenblättern.

  • Erklären Sie, welche wichtige Rolle Diagramme beim Erzählen einer datengestützten Geschichte spielen.

  • Konstruieren Sie fortgeschrittene Diagramme und Visualisierungen wie Baumdiagramme, Sparklines, Histogramme, Streudiagramme und ausgefüllte Kartendiagramme.

  • Erstellen und teilen Sie interaktive Dashboards mit Excel und Cognos Analytics.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microsoft Excel
Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
Kategorie: Baum-Karten
Kategorie: IBM Cognos Analytics
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Looker (Software)
Kategorie: Analytics
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware

Was Sie lernen werden

  • Zeigen Sie, dass Sie bereit sind, grundlegende Datenanalyse- und Datenvisualisierungsaufgaben sowie wichtige Schritte im Datenanalyseprozess durchzuführen.

  • Unterscheiden Sie zwischen den Rollen, die verschiedene Datenexperten in einem modernen Daten-Ökosystem spielen.

  • Führen Sie grundlegende Excel-Aufgaben für die Datenanalyse durch, einschließlich Fähigkeiten zur Datenqualität und Datenaufbereitung.

  • Sie sind in der Lage, Daten mit Excel zu visualisieren und beherrschen die Erstellung von Dashboards mit Excel und Cognos Analytics.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: IBM Cognos Analytics
Kategorie: Analytics
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Microsoft Excel
Kategorie: Deskriptive Analytik
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
Kategorie: Statistische Analyse

Was Sie lernen werden

  • Manipulieren Sie primitive Datentypen in der Programmiersprache R mit RStudio oder Jupyter Notebooks.

  • Steuern Sie den Programmablauf mit Bedingungen und Schleifen, schreiben Sie Funktionen, führen Sie Operationen mit Zeichenketten durch, schreiben Sie reguläre Ausdrücke, behandeln Sie Fehler.

  • Konstruieren und manipulieren Sie R-Datenstrukturen, einschließlich Vektoren, Faktoren, Listen und Datenrahmen.

  • Lesen, schreiben und speichern Sie Datendateien und scrapen Sie Webseiten mit R.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Restful API
Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen
Kategorie: Daten importieren/exportieren

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie eine Datenbankinstanz in der Cloud und greifen Sie darauf zu

  • Verfassen und Ausführen einfacher SQL-Anweisungen - SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP

  • Konstruieren Sie SQL-Anweisungen zum Filtern, Sortieren, Gruppieren von Ergebnissen, Verwenden integrierter Funktionen, Zusammenstellen verschachtelter Abfragen, Zugreifen auf mehrere Tabellen

  • Analysieren Sie Daten aus Jupyter mit R und SQL, indem Sie SQL- und R-Kenntnisse kombinieren, um reale Datensätze abzufragen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Relationale Datenbanken
Kategorie: Datenbanken
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenbank-Design
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenzugriff
Kategorie: Abfragesprachen

Was Sie lernen werden

  • Bereiten Sie Daten für die Analyse vor, indem Sie fehlende Werte behandeln, Daten formatieren und normalisieren, kategorische Werte in numerische Werte umwandeln.

  • Vergleichen und kontrastieren Sie Vorhersagemodelle mit einfachen linearen, multiplen linearen und polynomialen Regressionsmethoden.

  • Untersuchen Sie Daten mithilfe von deskriptiven Statistiken, Datengruppierung, Varianzanalyse (ANOVA) und Korrelationsstatistiken.

  • Bewerten Sie ein Modell auf Überanpassung und Unteranpassung und optimieren Sie seine Leistung mithilfe von Regularisierung und Gittersuche.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Statistische Methoden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie Balkendiagramme, Histogramme, Tortendiagramme, Streudiagramme, Liniendiagramme, Boxplots und Karten mit R und verwandten Paketen.

  • Gestalten Sie individuelle Diagramme und Plots mit Hilfe von Anmerkungen, Achsentiteln, Textbeschriftungen, Themen und Facetten.

  • Erstellen Sie Karten mit dem Leaflet-Paket für R.

  • Erstellen Sie interaktive Dashboards mit dem Shiny-Paket für R.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Shiny (R-Paket)
Kategorie: Merkblatt (Software)
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Rmarkdown
Kategorie: Plot (Grafiken)
Kategorie: UI Komponenten
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Geospatial Mapping
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware

Was Sie lernen werden

  • Schreiben Sie ein Web-Scraping-Programm, um mit Hilfe von HTTP-Anfragen Daten aus einer HTML-Datei zu extrahieren und die Daten in einen Datenrahmen zu konvertieren.

  • Bereiten Sie Daten für die Modellierung vor, indem Sie fehlende Werte behandeln, Daten formatieren und normalisieren, binning und kategorische Werte in numerische Werte umwandeln.

  • Interpretieren Sie Daten mit explorativen Datenanalysetechniken, indem Sie deskriptive Statistiken berechnen, Daten grafisch darstellen und Korrelationsstatistiken erstellen.

  • Entwickeln Sie eine Shiny-App mit einer Leaflet-Karte und einem interaktiven Dashboard und erstellen Sie eine Präsentation über das Projekt, die Sie mit Ihren Kollegen teilen können.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
Kategorie: Shiny (R-Paket)
Kategorie: SQL
Kategorie: Datenwrangling
Kategorie: Ggplot2
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: R-Programmierung
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Dashboard

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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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Dieser Berufsbezogenes Zertifikat ist ACE®-empfohlen. Teilnehmende US-amerikanischen Colleges und Universitäten vergeben Credits dafür. Hinweis: Die Entscheidung bezüglich spezifischer Credit-Empfehlungen liegt bei den einzelnen Institutionen. 

Dozenten

IBM Skills Network Team
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82 Kurse1.420.357 Lernende
Rav Ahuja
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56 Kurse4.047.551 Lernende
Saishruthi Swaminathan
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2 Kurse355.147 Lernende
Sandip Saha Joy
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5 Kurse603.913 Lernende
Steve Ryan
IBM
12 Kurse674.229 Lernende
Yan Luo
IBM
7 Kurse365.061 Lernende
Kevin McFaul
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2 Kurse201.497 Lernende
Yiwen Li
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2 Kurse45.578 Lernende

von

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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.“
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Häufig gestellte Fragen

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (8/1/2024 - 8/1/2025)