Dies ist der vierte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs bauen Sie Ihr Verständnis für Data Analytics und die Konzepte und Tools aus, die Fachkräfte für Datenanalyse bei ihrer Arbeit verwenden. Sie erfahren, wie Sie Ihre Daten mithilfe von Tabellenkalkulationen und SQL überprüfen und bereinigen und wie Sie die Ergebnisse der Datenbereinigung verifizieren und einen Bericht dazu erstellen können. Bei Google tätige Fachleute für Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, mit denen Sie übliche Aufgaben von Fachleuten für Datenanalyse mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.
Daten bereinigen
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This course is part of Google Data Analytics (DE) Professional Certificate
Instructor: Google Career Certificates
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Beginner level
Es sind keine Vorkenntnisse in Tabellenkalkulationen oder Data Analytics erforderlich. Voraussetzung ist Mathematik auf Abiturniveau.
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Es sind keine Vorkenntnisse in Tabellenkalkulationen oder Data Analytics erforderlich. Voraussetzung ist Mathematik auf Abiturniveau.
What you'll learn
Datenintegrität in Bezug auf Typen und Risiken für die Datenintegrität definieren
Grundlegende SQL-Funktionen zum Bereinigen von Zeichenfolgenvariablen in einer Datenbank anwenden
Grundlegende SQL-Abfragen zur Verwendung mit Datenbanken entwickeln
Den Prozess zur Verifizierung der Ergebnisse der Datenbereinigung beschreiben
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26 assignments
Build your Data Analysis expertise
- Learn new concepts from industry experts
- Gain a foundational understanding of a subject or tool
- Develop job-relevant skills with hands-on projects
- Earn a shareable career certificate from Google
There are 6 modules in this course
Während Sie beginnen, darüber nachzudenken, wie Sie Ihre Daten für die Erkundung vorbereiten können, wird in diesem Teil des Kurses aufgezeigt, warum Datenintegrität für eine erfolgreiche Entscheidungsfindung so wichtig ist. Sie erfahren, wie Daten generiert werden und welche Techniken Fachkräfte für Datenanalyse verwenden, um zu entscheiden, welche Daten für die Analyse gesammelt werden. Zudem lernen Sie strukturierte und unstrukturierte Daten, Datentypen und Datenformate kennen.
What's included
8 videos9 readings6 assignments1 discussion prompt1 plugin
8 videos•Total 33 minutes
- Einführung in den Fokus auf Integrität•4 minutes
- Warum Datenintegrität wichtig ist•3 minutes
- Zwischen Zielen und Datenintegrität abwägen•3 minutes
- Der Umgang mit unzureichenden Daten•4 minutes
- Die Bedeutung der Stichprobengröße•3 minutes
- Die Stärken der Statistik nutzen•5 minutes
- Die beste Stichprobengröße bestimmen•5 minutes
- Die Zuverlässigkeit Ihrer Daten bewerten•6 minutes
9 readings•Total 85 minutes
- Lehrplan•10 minutes
- Mehr über Datenintegrität und Compliance•10 minutes
- Gut aufeinander abgestimmte Ziele und Daten•10 minutes
- Was Sie tun können, wenn Sie auf ein Problem mit Ihren Daten stoßen•10 minutes
- Die Stichprobengröße berechnen•10 minutes
- Was tun, wenn keine Daten vorhanden sind•10 minutes
- Stichprobenrechner•10 minutes
- Alles über die Fehlerspanne•10 minutes
- Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
6 assignments•Total 84 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen zu Datenintegrität und Analysezielen•6 minutes
- Selbstreflexion: Warum die Aktivitäten vor der Bereinigung wichtig sind•20 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen über unzureichende Daten•8 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen über das Testen Ihrer Daten•6 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen über die Fehlerspanne•4 minutes
- Wochen-Challenge 1•40 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
- Meet and Greet•10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
- Wiederholung: Ihre Roadmap für das Data Analytics Certificate•15 minutes
Jede Fachkraft für Datenanalyse möchte bei der Durchführung einer Analyse mit sauberen Daten arbeiten. In diesem Teil des Kurses lernen Sie den Unterschied zwischen sauberen und schmutzigen Daten kennen. Darüber hinaus beschäftigen Sie sich mit Datenbereinigungstechniken, bei denen Tabellen and andere Tools zum Einsatz kommen.
What's included
10 videos5 readings6 assignments1 plugin
10 videos•Total 66 minutes
- Bereinigen Sie Ihre Daten!•3 minutes
- Warum Datenbereinigung wichtig ist•6 minutes
- Angie: Warum ich es liebe, Daten zu bereinigen•1 minute
- Schmutzige Daten erkennen und beseitigen•5 minutes
- Tools und Techniken zur Datenbereinigung•6 minutes
- Daten aus mehreren Quellen bereinigen•6 minutes
- Datenbereinigungsfunktionen in Tabellenkalkulationen•8 minutes
- Den Datenbereinigungsprozess optimieren•14 minutes
- Unterschiedliche Datenperspektiven•10 minutes
- Noch mehr Datenbereinigungstechniken•7 minutes
5 readings•Total 55 minutes
- Was sind schmutzige Daten?•10 minutes
- Häufige Fallstricke bei der Datenbereinigung•10 minutes
- Workflow-Automatisierung•10 minutes
- Lernprotokoll: Ihren Ansatz zum Bereinigen von Daten entwickeln•20 minutes
- Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
6 assignments•Total 204 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen über saubere und schmutzige Daten•8 minutes
- Praktische Übung: Daten in Tabellenkalkulationen bereinigen•60 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen zu Datenbereinigungstechniken•6 minutes
- Praktische Übung: Daten mit Tabellenkalkulationsfunktionen bereinigen•60 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen über das Bereinigen von Daten in Tabellenkalkulationen•10 minutes
- Wochen-Challenge 2•60 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
- Datenintegrität/Sauber und schmutzig•15 minutes
Die Kenntnis verschiedener Möglichkeiten zur Bereinigung von Daten kann die Arbeit einer Fachkraft für Datenanalyse erheblich erleichtern. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten mit SQL bereinigen können. Sie lernen Abfragen und Funktionen kennen, die Sie in SQL verwenden können, um Ihre Daten zu bereinigen und anzupassen, um sie für die Analyse vorzubereiten.
What's included
9 videos5 readings6 assignments1 discussion prompt1 plugin
9 videos•Total 49 minutes
- Daten mit SQL bereinigen•1 minute
- Sally: Aus Liebe zu SQL•3 minutes
- SQL-Funktionen verstehen•3 minutes
- Tabellenkalkulationen und SQL•4 minutes
- Häufig verwendete SQL-Abfragen•6 minutes
- Evan: Spaß mit SQL•3 minutes
- Zeichenfolgenvariablen mit SQL bereinigen•13 minutes
- Erweiterte Funktionen für die Datenbereinigung, Teil 1•6 minutes
- Erweiterte Funktionen für die Datenbereinigung, Teil 2•9 minutes
5 readings•Total 45 minutes
- Als Junior-Fachkraft für Datenanalyse SQL verwenden•10 minutes
- SQL-Dialekte und ihre Verwendung•10 minutes
- Optional: Kunden-Dataset in BigQuery hochladen•10 minutes
- Optional: Das Transaktions-Dataset für das Geschäft in BigQuery hochladen•10 minutes
- Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
6 assignments•Total 192 minutes
- Praktische Übung: Bearbeitungszeit mit SQL•60 minutes
- Testen Sie Ihr SQL-Wissen•6 minutes
- Praktische Übung: Daten mit SQL bereinigen•60 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen zu SQL-Abfragen•6 minutes
- Selbstreflexion: Herausforderungen mit SQL•20 minutes
- Wochen-Challenge 3•40 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
- SQL-Code debuggen•10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
- Datenbereinigung mit SQL•15 minutes
Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt des Datenanalyseprozesses. Mit der Verifizierung Ihrer Datenbereinigung und anschließenden Berichterstellung zeigen Sie, dass Ihre Daten für den nächsten Schritt bereit sind. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie mehr über die Prozesse, die mit der Verifizierung und Berichterstellung verbunden sind, sowie über deren Nutzen.
What's included
6 videos4 readings4 assignments
6 videos•Total 28 minutes
- Ergebnisse verifizieren und Bericht erstellen•3 minutes
- Datenbereinigung und Erwartungen•5 minutes
- Der letzte Schritt der Datenbereinigung•8 minutes
- Änderungen an bereinigten Daten erfassen•6 minutes
- Warum Dokumentation wichtig ist•3 minutes
- Feedback und Bereinigung•2 minutes
4 readings•Total 35 minutes
- Verifizierung der Datenbereinigung: Checkliste•10 minutes
- Änderungsprotokolle nutzen•10 minutes
- Fortgeschrittene Funktionen für eine schnelle Datenbereinigung•10 minutes
- Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
4 assignments•Total 70 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen über die manuelle Datenbereinigung•6 minutes
- Selbstreflexion: Änderungsprotokoll erstellen•20 minutes
- Testen Sie Ihr Wissen zur Dokumentation des Bereinigungsprozesses•4 minutes
- Wochen-Challenge 4•40 minutes
Das Erstellen eines überzeugenden Lebenslaufs wird Ihnen bei Ihrer Karriere in Data Analytics hilfreich sein. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie alles über den Bewerbungsprozess mit einem Fokus auf der Erstellung eines Lebenslaufs, der Ihre Stärken und Erfahrungen hervorhebt. Selbst wenn Sie sich noch nicht auf Jobs bewerben, ist dies ein guter Zeitpunkt, Ihren Lebenslauf zu verbessern. Es ist wie das erste Training in einer neuen Sportsaison – das wollen Sie nicht verpassen!
What's included
8 videos3 readings3 assignments1 discussion prompt
8 videos•Total 35 minutes
- Über den Einstellungsprozess für eine Fachkraft für Datenanalyse•1 minute
- Der Bewerbungsprozess für eine Fachkraft für Datenanalyse•7 minutes
- Einen Lebenslauf erstellen•9 minutes
- Ihren Lebenslauf einzigartig machen•3 minutes
- Joseph: Inklusion von Schwarzen und Afroamerikanerinnen und Afroamerikanern in der Datenbranche•2 minutes
- Vorherige Arbeitserfahrungen übertragen•5 minutes
- Kate: Meine Karriere als Fachkraft für Datenanalyse•4 minutes
- Wo liegen Ihre Interessen?•4 minutes
3 readings•Total 30 minutes
- Ressourcen zur CareerCon auf YouTube•10 minutes
- Berufliche Fähigkeiten zu Ihrem Lebenslauf hinzufügen•10 minutes
- Soft Skills zu Ihrem Lebenslauf hinzufügen•10 minutes
3 assignments•Total 180 minutes
- Praktische Übung: Einen Lebenslauf erstellen•60 minutes
- Praktische Übung: Fähigkeiten zu einem Lebenslauf hinzufügen•60 minutes
- Praktische Übung: Erfahrungen zu einem Lebenslauf hinzufügen•60 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
- Best Practices für Lebensläufe teilen•10 minutes
Bereiten Sie sich auf die Kurs-Challenge vor, indem Sie die Begriffe und Definitionen im Glossar wiederholen. Beweisen Sie im Quiz dann Ihr Wissen über die Bedeutung von Stichprobengröße, Datenintegrität und die Verknüpfung von Daten mit Geschäftszielen. Sie werden auch die Möglichkeit haben, Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Datenbereinigungstechniken sowohl in der Tabellenkalkulation als auch in SQL anzuwenden. Dokumentieren, berichten und verifizieren Sie am Ende Ihren Datenbereinigungsprozess und Ihre Ergebnisse.
What's included
2 videos2 readings1 assignment
2 videos•Total 2 minutes
- Es ist Zeit für die Kurs-Challenge•0 minutes
- Herzlichen Glückwunsch!•1 minute
2 readings•Total 5 minutes
- Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
- Als Nächstes kommt ...•0 minutes
1 assignment•Total 50 minutes
- Kurs-Challenge•50 minutes
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Grow with Google is an initiative that draws on Google's decades-long history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. We aim to help everyone – those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
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Frequently asked questions
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 Strukturierung dieser Fakten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
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 zu unterstützen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. 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.
Mit dem Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten für eine Junior- oder Associate-Position im Bereich Data Analytics. Fachleute für Datenanalyse wissen, wie die richtigen Fragen gestellt werden. Sie können Daten für wichtige Erkenntnisse vorbereiten, verarbeiten und analysieren; ihre Erkenntnisse effektiv mit den Stakeholdern 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 folgen 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.
Es sind keine Vorkenntnisse in Tabellenkalkulationen oder Data Analytics erforderlich. Sie brauchen lediglich Mathematikkenntnisse auf Abiturniveau sowie Neugier darauf, wie die Dinge funktionieren.
Sie müssen kein Mathe-Ass sein, um das Zertifikat zu erlangen. Sie müssen neugierig und offen für das Lernen mit Zahlen (der Sprache der Datenanalyse) sein. Gute Fachleute für Datenanalyse beherrschen 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.
Sie lernen den Umgang mit Analysetools und -plattformen, wie Tabellenkalkulationen (Google Tabellen oder Microsoft Excel), SQL, Präsentationstools (PowerPoint oder Google Präsentationen), Tableau, RStudio und Kaggle.
Die Lernenden können selbst auswählen, welche Plattform sie während des gesamten Programms verwenden möchten: Google Tabellen oder Microsoft Excel. Es liegt ganz im Ermessen der Lernenden. Alle Aktivitäten im gesamten Lehrplan können auf beiden Plattformen durchgeführt werden.
Wir empfehlen ausdrücklich, die Kurse in der vorgestellten Reihenfolge abzuschließen, da die Inhalte der Kurse aufeinander aufbauen.
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
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