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Meta Data Analyst Zertifikat über berufliche Qualifikation
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Meta Data Analyst Zertifikat über berufliche Qualifikation

Launch your career in data analytics. Build job-ready skills – and must-have AI skills – for an in-demand career. Earn a credential from Meta in 5 months or less. No degree or prior experience required.

Brandon Larkin
Brandi Robinson
Anke Audenaert

Dozenten: Brandon Larkin

16.628 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.7

(278 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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(278 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 Monate
Pro Woche 10 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Collect, clean, sort, evaluate, and visualize data

  • Apply the OSEMN, framework to guide the data analysis process, ensuring a comprehensive and structured approach to deriving actionable insights

  • Use statistical analysis, including hypothesis testing, regression analysis, and more, to make data-driven decisions

  • Develop an understanding of the foundational principles of effective data management and usability of data assets within organizational context

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Pandas
  • Kategorie: Generative AI in Data Analytics
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Python Programming

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

April 2024

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Bereiten Sie sich auf eine Karriere in Datenanalyse vor.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Meta
  • Stellen Sie Ihre Kenntnisse in Portfolio-fähigen Projekten unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Meta.
  • Qualifizieren Sie sich für gefragte Positionen: Datenanalyst, Associate Data Analyst, Geschäftsanalyst
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82.000 $+
Durchschnittsgehalt USA für Datenanalyse
¹
90.000+
Offene Stellen in den USA im Bereich Datenanalyse
¹

Erhalten Sie nach Abschluss exklusiven Zugriff auf Karriereressourcen.

  • Überprüfung erneut aufnehmen

    Optimieren Sie Ihren Lebenslauf und Ihr LinkedIn-Profil mit personalisiertem Feedback.

  • Vorbereitung auf Bewerbungsgespräch

    Trainieren Sie Ihre Fähigkeiten mit interaktiven Tools und simulierten Bewerbungsgesprächen.

  • Karriereunterstützung

    Planen Sie Ihren nächsten Karriereschritt mit dem Leitfaden zur Jobsuche von Coursera.

¹Bericht zu Stellenangeboten von Lightcast™, USA, 01.07.2022–30.06.2022. ²Basierend auf den Antworten aus einer Befragung von Programmabsolventen, USA, 2021.

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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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Professionelles Zertifikat - 5 Kursreihen

Introduction to Data Analytics

KURS 116 Stunden4.8 (352 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Apply the data analysis process OSEMN to marketing data

  • Compare and contrast various data formats and their applications across different scenarios

  • Identify data gaps and articulate the strengths and weaknesses of collected data

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Spreadsheet
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: SQL
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Data Visualization

Data Analysis with Spreadsheets and SQL

KURS 225 Stunden4.6 (91 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Clean data with spreadsheets and use common spreadsheet formulas to calculate summary statistics

  • Write foundational SQL statements and queries to extract data in spreadsheets

  • Create charts in Google Sheets and use Tableau to visualize data and use dashboards to create data visualizations

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Pandas
Kategorie: Data Visualization

Python Data Analytics

KURS 321 Stunden4.3 (78 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Sort, query, and structure data in Pandas, the Python library

  • Describe how to model and interpret data using Python

  • Create basic data visualizations with Python libraries

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Linear Regression
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing

Statistics Foundations

KURS 421 Stunden4.7 (224 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • The basic principles of descriptive and inferential statistics

  • Use statistical analyses to make data-driven decisions

  • How to formulate and test hypotheses and take action based on the outcome

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Marketing
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Visualization

Introduction to Data Management

KURS 514 Stunden4.9 (27 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • How to apply the fundamentals of data collection and data quality management

  • Different type data storage solutions and architectures, including big data management and how they are used

  • The fundamentals of data privacy and compliance, as well as the basics of machine learning

Dozenten

Brandon Larkin
Meta
2 Kurse12.627 Lernende
Brandi Robinson
2 Kurse24.108 Lernende

von

Meta

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.
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.“
Platzhalter

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten

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Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Häufig gestellte Fragen