Sie haben es fast geschafft! Dies ist der siebte und letzte Kurs des Google Advanced Data Analytics Certificate. In diesem Kurs haben Sie die Möglichkeit, ein optionales Abschlussprojekt zu absolvieren, das Schlüsselkonzepte aus jedem der sechs vorangegangenen Kurse beinhaltet. In diesem Abschlussprojekt werden Sie Ihre neuen Fähigkeiten und Kenntnisse einsetzen, um datengestützte Erkenntnisse für ein bestimmtes Geschäftsproblem zu entwickeln. Google-Mitarbeiter, die derzeit in diesem Bereich arbeiten, werden Sie durch diesen Kurs führen, indem sie praktische Aktivitäten anbieten, die relevante Aufgaben simulieren, Beispiele aus ihrer täglichen Arbeit teilen und Ihnen helfen, Ihre Datenanalysefähigkeiten zu verbessern, um sich auf Ihre Karriere vorzubereiten.
Google Erweiterte Datenanalyse Capstone
Dieser Kurs ist Teil von Google Erweiterte Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Google Career Certificates
TOP-LEHRKRAFT
41.008 bereits angemeldet
Enthalten in
(906 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Untersuchung von Daten zur Ermittlung von Mustern und Trends
Erstellen von Modellen mit Techniken des maschinellen Lernens
Erstellen von Datenvisualisierungen
Karriereressourcen erkunden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Vorbereitung auf technische Interviews
- Kategorie: Executive Zusammenfassungen
Wichtige Details
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8 Quizzes
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse
- 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 Google zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Zu Beginn erhalten Sie einen Überblick über das optionale Abschlussprojekt und wie es sich von den Projekten am Ende des Kurses unterscheidet. Außerdem erhalten Sie hilfreiche Vorschläge für die erfolgreiche Durchführung des Abschlussprojekts. Und schließlich erfahren Sie, wie Sie Ihr abgeschlossenes Abschlussprojekt in Ihr professionelles Portfolio einbinden können.
Das ist alles enthalten
3 Videos5 Lektüren3 Quizzes1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
Sie werden datenorientierte Karriereressourcen kennenlernen, die Ihnen helfen, sich auf dem Arbeitsmarkt zurechtzufinden. Außerdem erhalten Sie nützliche Tipps, wie Sie Ihren Lebenslauf aufpolieren und sich auf Vorstellungsgespräche vorbereiten können.
Das ist alles enthalten
10 Videos7 Lektüren4 Quizzes
Sie erledigen die letzten Aufgaben, die notwendig sind, um Ihr Google Advanced Data Analytics-Zertifikatsabzeichen zu erhalten. Herzlichen Glückwunsch!
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren1 Quiz1 Plug-in
Dozent
von
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 19. Dez. 2023
Geprüft am 10. Sep. 2023
Geprüft am 13. Sep. 2023
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Häufig gestellte Fragen
Unternehmen jeder Art und Größe haben Geschäftsprozesse, bei denen riesige Datenmengen anfallen. Jeden Moment werden alle Arten von Informationen von Computern, dem Internet, Telefonen, Texten, Streaming-Videos, Fotos, Sensoren und vielem mehr erzeugt. In der globalen digitalen Landschaft sind die Daten zunehmend unpräzise, chaotisch und unstrukturiert. Da die Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten exponentiell zunimmt, haben Unternehmen Schwierigkeiten, damit Schritt zu halten.
Datenwissenschaft und fortgeschrittene Data Analytics sind Teil eines Fachgebiets, das Rohdaten nutzt, um neue Wege der Modellierung und des Verständnisses des Unbekannten zu schaffen. Um Erkenntnisse zu gewinnen, sind Unternehmen auf Datenexperten angewiesen, die Daten erfassen, organisieren und interpretieren, um sie für interne Projekte und Prozesse zu nutzen. Datenwissenschaftler und fortgeschrittene Fachkräfte für Datenanalyse stützen sich auf eine Kombination wichtiger Fähigkeiten, darunter Statistik, wissenschaftliche Methoden, Datenanalyse und künstliche Intelligenz.
Ein Datenexperte ist ein Begriff, der jede Person beschreibt, die mit Daten arbeitet und/oder über Datenkenntnisse verfügt. Ein Datenexperte ist zumindest in der Lage, Daten zu erkunden, zu bereinigen, auszuwählen, zu analysieren und zu visualisieren. Sie können auch gut mit dem Schreiben von Code umgehen und sind mit den Techniken vertraut, die von Statistikern und Ingenieuren für maschinelles Lernen verwendet werden, einschließlich der Erstellung von Modellen, der Entwicklung algorithmischen Denkens und der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
Datenexperten sind für das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen verantwortlich. Die Rolle eines Datenexperten wird von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich definiert. Im Allgemeinen verfügen Datenexperten über technische und strategische Fähigkeiten, die fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen erfordern. Sie führen eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit dem Sammeln, Strukturieren, Interpretieren, Überwachen und Berichten von Daten in zugänglichen Formaten aus, damit die Beteiligten die Daten verstehen und effektiv nutzen können. Letztlich hilft die Arbeit von Datenexperten Organisationen, fundierte, ethische Entscheidungen zu treffen.
Große Datenmengen - und die zur Verwaltung und Analyse dieser Daten erforderliche Technologie - werden immer leichter zugänglich. Aus diesem Grund gibt es immer mehr Karrieremöglichkeiten für Menschen, die mithilfe von Daten Geschichten erzählen können, wie z. B. leitende Fachkräfte für Datenanalyse und Data Scientists. Diese Fachleute sammeln, analysieren und interpretieren große Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen. Ihre Aufgaben erfordern fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, Prognosemodellierung und maschinelles Lernen.