When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Professional Certificate.
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 4 modules in this course
Dies ist der fünfte Kurs im Google Data Analytics Certificate. In diesen Kursen lernen Sie alles, was Sie für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse benötigen. In diesem Kurs untersuchen Sie die Analysephase des Datenanalyseprozesses. Sie wenden das, was Sie bisher gelernt haben, auf Ihre Analyse an, um die erfassten Daten zu verstehen. Sie erfahren, wie Sie Ihre Daten mithilfe von Tabellenkalkulationen und SQL organisieren und formatieren, damit Sie sie auf unterschiedliche Weise betrachten und über sie nachdenken können. Außerdem erfahren Sie, wie Sie komplexe Berechnungen mit Ihren Daten durchführen, um Geschäftsziele zu erreichen. Während Sie Ihre Analyse durchführen, lernen Sie, wie Sie Formeln, Funktionen und SQL-Abfragen verwenden. Bei Google tätige Fachleute für die Datenanalyse werden Sie weiterhin anleiten und Ihnen praktische Möglichkeiten zeigen, wie Sie häufige Datenanalyseaufgaben mithilfe der besten Tools und Ressourcen erledigen können.
Nach Abschluss dieses Zertifikatsprogramms sind Lernende bestens gerüstet, um sich auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse zu bewerben. Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.
Im Verlauf dieses Kurses werden Sie:
- erfahren, wie Sie Daten für die Analyse organisieren
- die Prozesse zum Formatieren und Anpassen von Daten kennenlernen
- lernen, wie Sie Daten in Tabellenkalkulationen und mithilfe von SQL aggregieren
- Formeln und Funktionen in Tabellenkalkulationen für Datenberechnungen verwenden
- erfahren, wie Sie Berechnungen mithilfe von SQL-Abfragen durchführen
Organisierte Daten sind einfacher zu analysieren. In diesem Teil des Kurses lernen Sie, wie wichtig es ist, Ihre Daten durch Sortieren und Filtern zu organisieren. Sie lernen diese Prozesse sowohl in Tabellenkalkulationen als auch in SQL kennen und bereiten so Ihre Daten für die Analyse vor.
Einführung in das Organisieren von Daten•3 minutes
Der Analyseprozess•5 minutes
Ayanna: Dabei bleiben•2 minutes
Organisieren, organisieren und nochmals organisieren•3 minutes
Weitere Informationen zum Sortieren und Filtern •5 minutes
Datasets sortieren•5 minutes
Die SORT-Funktion •5 minutes
Emma: Mein Weg zu einer sinnvollen Karriere•2 minutes
Abfragen in SQL sortieren•8 minutes
7 readings•Total 75 minutes
Lehrplan •10 minutes
Lernprotokoll: Daten verarbeiten und organisieren•20 minutes
Organisieren von Daten durch Sortieren und Filtern•10 minutes
Optional: Film-Dataset in BigQuery hochladen•10 minutes
Sortieren und Filtern in Google Tabellen und Excel•10 minutes
Optionale Auffrischung: Umgang mit BigQuery•10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
7 assignments•Total 180 minutes
Wochen-Challenge 1•40 minutes
Testen Sie Ihr Wissen zum Verständnis der Datenanalyse•6 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über das Organisieren von Daten•4 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über das Sortieren in Tabellenkalkulationen•6 minutes
Praktische Übung: SQL-Sortierabfragen•60 minutes
Praktische Übung: Wetterdaten in BigQuery analysieren•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über das Sortieren in SQL •4 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
Daten formatieren und anpassen
Module 2•5 hours to complete
Module details
Da Sie sich der Analyse Ihrer Daten nähern, benötigen Sie formatierte und einsatzbereite Daten. In diesem Teil des Kurses erfahren Sie alles über das Umwandeln und Formatieren von Daten, einschließlich der Frage, wie SQL-Abfragen Ihnen dabei helfen können, Daten zu verknüpfen. Sie werden auch lernen, wie wertvoll Feedback und Unterstützung durch die Kollegschaft sind und wie Sie daraus neue Erkenntnisse ziehen können, die Sie auf Ihre Arbeit anwenden können.
Erste Schritte bei der Datenformatierung •1 minute
Von einem Typ zum anderen •5 minutes
Datenvalidierung•4 minutes
Bedingte Formatierung•5 minutes
Zusammenführen und mehrere Quellen•5 minutes
Zeichenfolgen in Tabellenkalkulationen •3 minutes
Was zu tun ist, wenn Sie nicht weiterkommen•3 minutes
Layla: Alles über die Analysephase•3 minutes
Vor Herausforderungen stehen? Keine Sorge!•6 minutes
Wann Sie welches Tool verwenden sollten•3 minutes
7 readings•Total 75 minutes
Daten in Tabellenkalkulationen umwandeln•10 minutes
Daten in SQL transformieren•10 minutes
Optional: Das Bike-Sharing-Dataset zur Verwendung in BigQuery vorbereiten •10 minutes
Zeichenfolgen in SQL bearbeiten•10 minutes
Lernprotokoll: Eine Datenanalyse-Checkliste•20 minutes
Tipps und Tricks für weiterführende Tabellenkalkulationen•10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
5 assignments•Total 130 minutes
Wochen-Challenge 2•40 minutes
Praktische Übung: Mehrere Datenpunkte kombinieren•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über das Umwandeln und Formatieren von Daten•6 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über die Verknüpfung mehrerer Datasets •4 minutes
Selbstreflexion: Stack Overflow•20 minutes
1 discussion prompt•Total 10 minutes
Anwendungsfällen für bedingte Formatierung identifizieren •10 minutes
1 plugin•Total 30 minutes
SQL-Syntax•30 minutes
Daten für die Analyse aggregieren
Module 3•5 hours to complete
Module details
Im Rahmen Ihrer Analyse müssen Sie häufig Daten kombinieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsziele zu erreichen. In diesem Teil des Kurses beschäftigen Sie sich mit den Funktionen, den Verfahren und der Syntax, die zum Kombinieren oder Aggregieren von Daten verwendet werden. Sie lernen, wie Sie mithilfe von SQL-Abfragen Daten aus mehreren Zellen in Tabellenkalkulationen sowie aus mehreren Datenbanktabellen aggregieren können.
What's included
9 videos7 readings6 assignments1 plugin
Show info about module content
9 videos•Total 46 minutes
Daten für die Analyse aggregieren•3 minutes
Vorbereitung auf SVERWEIS•5 minutes
SVERWEIS in der Praxis•3 minutes
Häufige SVERWEIS-Fehler erkennen •6 minutes
JOINs verstehen •8 minutes
COUNT und COUNT DISTINCT•6 minutes
Abfragen innerhalb von Abfragen•7 minutes
Daten mithilfe von Unterabfragen aggregieren •7 minutes
Justin: Was Sie mit Datenanalysen tun können•2 minutes
7 readings•Total 65 minutes
Kernkonzepte von SVERWEIS•10 minutes
Optional: Employees-Dataset in BigQuery hochladen•10 minutes
Geheime Identitäten: Die Bedeutung von Aliassen•10 minutes
JOINs effektiv einsetzen •10 minutes
Optional: Warehouse-Dataset in BigQuery hochladen•10 minutes
SQL-Funktionen und Unterabfragen: eine funktionale Freundschaft•10 minutes
Glossar: Begriffe und Definitionen•5 minutes
6 assignments•Total 186 minutes
Wochen-Challenge 3•40 minutes
Praktische Übung: SVERWEIS verwenden•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über SVERWEIS•10 minutes
Praktische Übung: Abfragen für JOINS•60 minutes
Testen Sie Ihr Wissen über das Aggregieren von Daten mithilfe von JOINS •10 minutes
Ihr Wissen über die Arbeit mit Unterabfragen testen•6 minutes
1 plugin•Total 30 minutes
Unterabfragen•30 minutes
Datenberechnungen durchführen
Module 4•11 hours to complete
Module details
Das Durchführen von Berechnungen gehört zu den häufigsten Aufgaben von Fachkräften für Datenanalyse. In diesem Teil des Kurses stellen wir Ihnen Formeln, Funktionen und Pivot-Tabellen in Tabellenkalkulationen und SQL-Abfragen vor, die für Ihre Berechnungen nützlich sein können. Zudem lernen Sie die Vorteile von SQL für die Verwaltung temporärer Tabellen kennen.
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.
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 etwas in sozialen Medien posten.
Data Analytics umfasst die Sammlung, Transformation und Organisation dieser Fakten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Was spricht für eine Karriere im Bereich Data Analytics?
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 bei besseren Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. 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.
Warum sollte ich mich für das Google Data Analytics Certificate anmelden?
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 einem 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.
Welcher Hintergrund ist erforderlich?
Es sind keine Vorkenntnisse in Tabellenkalkulationen oder Data Analytics erforderlich. Sie brauchen lediglich Mathematikkenntnisse auf Abiturniveau sowie Neugier darauf, wie die Dinge funktionieren.
Muss ich gut in Mathe sein, um dieses Zertifikat erlangen zu können?
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.
Welche Tools und Plattformen werden im Kurs behandelt?
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.
Welche Plattform zur Tabellenkalkulation wird eingesetzt?
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.
Muss ich die Kursreihenfolge einhalten?
Wir empfehlen ausdrücklich, die Kurse in der vorgestellten Reihenfolge abzuschließen, da die Inhalte der Kurse aufeinander aufbauen.
When will I have access to the lectures and assignments?
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.
What will I get if I subscribe to this Certificate?
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.