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Data Analyst (Datenanalytiker) - Masterprogramm

1.250,00 EUR

eLearning
Live-Virtuelles Klassenzimmer
Blended Learning

Dieses Data Analyst Master-Programm, in Zusammenarbeit mit IBM, wird Sie zu einem Experten für Datenanalytik machen. In diesem Kurs erlernen Sie die neuesten Analysewerkzeuge und -techniken, den Umgang mit SQL-Datenbanken, die Sprachen R und Python, die Kunst der Erstellung von Datenvisualisierungen sowie die Anwendung von Statistik und prädiktiver Analytik in einem Geschäftsumfeld.

Key Features

11 Monate langes Live-Online-Bootcamp und eLearning (zum Selbststudium)

Kurs und Material sind in Englisch

Exklusive Hackathons und Live-Interaktion mit IBM-Führungskräften

Live-Masterclasses und „Ask Me Anything“-Sitzungen von IBM Experten

8x höhere Live-Interaktion mit Live-Online-Kursen von Branchenexperten

Capstone und 20+ reale Data Science Projekte auf Basis von Datensätzen aus verschiedenen Branchen

Erstklassiger Lehrplan mit integrierten Labs

Sie erhalten individuelle Zertifikate für jeden Kurs.

365 Tage Zugang zu eLearning-Inhalten zum Selbststudium

Lernergebnisse

Am Ende dieses E-Learning-Masterprogramms für Datenanalysten werden Sie in der Lage sein:

Statistikkonzepte

Verstehen Sie wesentliche statistische Konzepte, einschließlich Maßen der zentralen Tendenz, Streuung, Korrelation und Regression.

SQL meistern

Beherrschen von SQL-Konzepten wie Universal Query Tool und SQL-Befehl

Python-Programm

Schreiben Sie Ihr erstes Python-Programm, indem Sie Konzepte von Variablen, Strings, Funktionen, Schleifen und Bedingungen implementieren. Verstehen Sie die Feinheiten von Listen, Sets, Dictionaries, Bedingungen und Verzweigungen, Objekten und Klassen in Python.

Daten mit Python bearbeiten

Arbeiten Sie mit Daten in Python, einschließlich Lesen und Schreiben von Dateien, Laden, Bearbeiten und Speichern von Daten mit Pandas. Lernen Sie, wie man Daten in Python mit mehrdimensionalen Arrays in NumPy interpretiert, DataFrames in Pandas manipuliert, die SciPy-Bibliothek mit mathematischen Routinen verwendet und maschinelles Lernen mit Scikit-Learn durchführt.

Datenanalyse und Visualisierung

Führen Sie Datenanalysen mit gängigen Python-Bibliotheken durch. Gewinnen Sie Einblicke in verschiedene Datenvisualisierungsbibliotheken in Python, einschließlich Matplotlib, Seaborn und Folium.

R-Programmierung beherrschen

Gewinnen Sie ein tiefgehendes Verständnis der Grundlagen von R und lernen Sie, wie Sie Ihre eigenen R-Skripte schreiben können. R-Programmierung beherrschen und verstehen, wie verschiedene Anweisungen in R ausgeführt werden.

Lernpfad

  1. Einführung in die Datenanalyse

    Kurs 1

  2. Geschäftsanalytik mit Excel

    Kurs 2

  3. Programmiergrundlagen und Datenanalytik mit Python

    Kurs 3

  4. Tableau-Schulung

    Kurs 4

  5. Data-Analyst-Abschlussprojekt

    Kurs 5

  6. Programmierungs-Auffrischung

    Wahlfach

  7. SQL-Schulung

    Wahlfach

  8. R-Programmierung für Datenwissenschaft

    Wahlfach

  9. Datenwissenschaft mit R

    Wahlfach

  10. Power BI

    Wahlfach

  11. Projekt 1: Empfehlungen für App-Bewertungen

    Projektprogramm

  12. Projekt 2: Beschwerden von Comcast-Telekommunikationskunden

    Projektprogramm

  13. Projekt 3: E-Commerce-Verkaufs-Dashboard

    Projektprogramm

  14. Projekt 4: Vergleichende Länderstudie

    Projektprogramm

  15. Projekt 5: Analyse der Verkaufsleistung

    Projektprogramm

  16. Projekt 6: Analyse des Verkaufsberichts eines Bekleidungsherstellers

    Projektprogramm

  17. Projekt 7: Hochschulzulassung

    Projektprogramm

  18. Projekt 8: Identifizierung und Empfehlung der besten Restaurants

    Projektprogramm

  19. Projekt 9: Vorhersage von Kreditausfällen

    Projektprogramm

  20. Projekt 10: Untersuchung der Faktoren, die für Herzinfarkte verantwortlich sind

    Projektprogramm

Wer sollte sich für dieses Programm anmelden?

Eine Karriere als Datenanalyst erfordert eine Grundlage in Statistik und Mathematik. Angehende Fachleute mit einem analytischen Verstand und einem beliebigen Bildungshintergrund eignen sich am besten für das Data Analyst Master's Program, einschließlich:

IT-Fachleute

Bank- und Finanzfachleute

Marketing-Manager

Manager von Lieferkettennetzwerken

Anfänger im Bereich der Datentechnik

Studenten in UG/ PG-Programmen

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Häufig gestellte Fragen

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