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Einführung in die Datenanalyse

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(532 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 16 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Anwendung des Datenanalyseprozesses OSEMN auf Marketingdaten

  • Vergleich und Gegenüberstellung verschiedener Datenformate und ihrer Anwendungen in unterschiedlichen Szenarien

  • Ermittlung von Datenlücken und Darlegung der Stärken und Schwächen der gesammelten Daten

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Marketing
  • Kategorie: Datenmanagement
  • Kategorie: Datenvisualisierung

Wichtige Details

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Bewertungen

19 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Meta zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Diese Woche erfahren Sie, was Datenanalyse ist und was ein Datenanalyst tut. Sie erhalten eine Einführung in das OSEMN-Framework sowie in wichtige Geschäftsmetriken, KPIs und deren Wert für ein Unternehmen.

Das ist alles enthalten

13 Videos5 Lektüren3 Aufgaben

In der zweiten Woche lernen Sie, wie Sie verschiedene Datenquellen entdecken und deren Gültigkeit bewerten können. Sie werden auch verschiedene Datenformate erkunden. Sie beginnen mit der Anwendung des OSEMN-Rahmens, indem Sie die Schritte des Datenbereinigungsprozesses sowie den Umgang mit fehlenden oder falschen Daten in Ihren Datensätzen lernen.

Das ist alles enthalten

16 Videos3 Lektüren4 Aufgaben

Diese Woche geht es weiter mit der Erkundungs- und Modellierungsphase von OSEMN. Sie werden lernen, wie Sie Ihre Daten untersuchen und zusammenfassen sowie Datenbeziehungen auswerten können. Sie werden den Zweck der Datenmodellierung und gängige Arten von Datenmodellen und Datenvisualisierungen kennenlernen.

Das ist alles enthalten

15 Videos2 Lektüren4 Aufgaben

In dieser Woche werden Sie lernen, wie Sie die Daten, mit denen Sie arbeiten, interpretieren und die Ergebnisse Ihrer Analyse auf ein bestimmtes Geschäftsziel zurückführen können. Sie werden auch lernen, wie Sie eine Geschichte für eine Präsentation Ihrer Daten erstellen, um diese zu erklären und ein Publikum zu begeistern.

Das ist alles enthalten

15 Videos1 Lektüre5 Aufgaben

In diesem optionalen Modul lernen Sie, was generative KI ist und wie sie funktioniert. Sie erfahren auch, wie GenAI in verschiedenen Geschäftsszenarien eingesetzt werden kann und wie Sie die Bedenken im Zusammenhang mit ihrer Nutzung ausräumen können. Dann erforschen Sie, wie Sie GenAI in Ihre Datenanalyse einbinden können, um Prozesse zu rationalisieren und die Datenqualität zu verbessern.

Das ist alles enthalten

8 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (173 Bewertungen)
Anke Audenaert
Meta
39 Kurse729.099 Lernende

von

Meta

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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.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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532 Bewertungen

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    81,61 %

  • 4 stars

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  • 2 stars

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  • 1 star

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JL
5

Geprüft am 14. Aug. 2024

SG
5

Geprüft am 2. Okt. 2024

UU
4

Geprüft am 15. Mai 2024

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Häufig gestellte Fragen