Grundlagen: Daten, überall Daten

• 강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?

  강의 및 과제 이용 권한은 등록 유형에 따라 다릅니다. 청강 모드로 강좌를 수강하면 대부분의 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 채점된 과제를 이용하고 수료증을 받으려면 청강 도중 또는 이후에 수료증 경험을 구매해야 합니다. 청강 옵션이 표시되지 않는 경우:

  • 강좌에서 청강 옵션을 제공하지 않을 수 있습니다. 대신 무료 평가판을 사용하거나 재정 지원을 신청할 수 있습니다.

• 이 수료 과정을 구독하면 무엇을 이용할 수 있나요?

  강좌를 등록하면 수료 과정의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

• Was ist Data Analytics?

  Daten sind eine Gruppe von Fakten, die viele verschiedene Formen annehmen können, z. B. Zahlen, Bilder, Wörter, Videos, Beobachtungen und mehr. Wir verwenden und erzeugen täglich 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.

• Was spricht für eine Karriere im Bereich Data Analytics?

  Die täglich 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 für die Routenplanung verwenden, erzeugen Sie Daten. Unternehmen müssen ihre Produkte, Dienstleistungen, Tools und Geschäftsstrategien kontinuierlich anpassen, um die Nachfrage von Zielgruppen zu erfüllen und auf neue Trends zu reagieren. Aus diesem Grund sind Fachleute für Datenanalyse gefragt und erhalten attraktive Vergütungen.

  Fachleute für Datenanalyse erfassen Daten und Zahlen, um Unternehmen bei besseren Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. 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 Geschäftsentscheidungen treffen.

• Welcher Hintergrund ist erforderlich?

  Es sind keine Vorkenntnisse in Tabellenkalkulationen oder Data Analytics erforderlich. Sie brauchen lediglich Mathematikkenntnisse auf Abiturniveau sowie Neugier darauf, wie die Dinge funktionieren.

• Müssen Sie in Mathe gut sein, um dieses Zertifikat zu bestehen?

  Sie müssen kein Mathe-Ass sein, um das Zertifikat zu bestehen. Sie müssen neugierig und offen für das Lernen mit Zahlen (der Sprache der Datenanalysten) sein. Ein guter Datenanalyst beherrscht mehr als nur Mathematik. Es geht darum, die richtigen Fragen zu stellen, die besten Quellen zu finden, um Fragen effektiv zu beantworten, und die Ergebnisse in Visualisierungen anschaulich darzustellen.

• Welche Plattform zur Tabellenkalkulation wird gelehrt?

  Die Lernenden können selbst auswählen, welche Plattform sie während des gesamten Programms verwenden möchten: Google Sheets oder Microsoft Excel. Es liegt ganz im Ermessen der Lernenden. Alle Aktivitäten im gesamten Lehrplan können auf beiden Plattformen durchgeführt werden.

• Welche Tools oder Plattformen werden im Kurs behandelt?

  Sie lernen den Umgang mit Analysetools und -plattformen, wie Tabellenkalkulationen (Google Sheets oder Microsoft Excel), SQL, Präsentationstools (PowerPoint oder Google Slides), Tableau, RStudio und Kaggle.

• Warum sollte ich mich für das Google Data Analytics Certificate anmelden?

  Im Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten für eine Junior- oder Associate-Positionen in der Datenanalyse. Fachleute für Datenanalyse wissen, wie man die richtigen Fragen stellt. Sie können Daten für wichtige Erkenntnisse vorbereiten, verarbeiten und analysieren; ihre Erkenntnisse effektiv mit den Stakeholdern (Interessengruppen) teilen und datengesteuerte Empfehlungen für überlegtes Handeln geben.

  Sie lernen diese Fähigkeiten in unserem Zertifikatsprogramm durch interaktive Inhalte (Diskussionsaufforderungen, Quizfragen und Aktivitäten) in weniger als sechs Monaten mit weniger als 10 Stunden flexiblem Lernen pro Woche. Danach sind Sie sofort startklar. Dabei bearbeiten Sie einen Lehrplan, der mit Beiträgen von Top-Arbeitgebenden und Branchenführenden wie Tableau, Accenture und Deloitte erstellt wurde. Sie haben sogar die Möglichkeit, eine Fallstudie abzuschließen, die Sie potenziellen Arbeitgebenden präsentieren können, um Ihre neuen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.

  Nach Abschluss des Programms haben Sie Zugang zu Karriereressourcen und knüpfen Kontakt mit Arbeitgebenden, die offene Einstiegspositionen im Bereich Data Analytics besetzen möchten.

• Werden in diesem Programm R oder Python gelehrt?

  Sie erlernen in diesem Programm die Open-Source-Programmiersprache R. Diese ist ein großartiger Ausgangspunkt für grundlegende Datenanalysen und bietet hilfreiche Pakete für Unerfahrene, die sie auf ihre Projekte anwenden können. Wir behandeln Python nicht im Lehrplan, empfehlen Ihnen jedoch, sich nach dem Abschluss damit zu beschäftigen, wenn Sie Ihre Lernreise fortsetzen möchten.

• Muss ich den Kurs in einer bestimmten Reihenfolge absolvieren?

  Wir empfehlen ausdrücklich, die Kurse in der vorgestellten Reihenfolge abzuschließen, da die Inhalte der Kurse aufeinander aufbauen.

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