Grundlagen: Daten, überall Daten

• Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?

  Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:

  • Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.

  • Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.

• Was bekomme ich, wenn ich dieses Zertifikat abonniere?

  Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse des Zertifikats und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie lediglich den Inhalt des Kurses lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

• Was ist Data Analytics?

  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 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.

• 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.

• Müssen Sie in Mathe gut sein, um dieses Zertifikat zu bestehen?

  Sie müssen kein Mathe-Ass sein, um das Zertifikat zu bestehen. Sie müssen neugierig und offen für das Lernen mit Zahlen (der Sprache der Datenanalysten) sein. Ein guter Datenanalyst beherrscht 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 Plattform zur Tabellenkalkulation wird gelehrt?

  Die Lernenden können selbst auswählen, welche Plattform sie während des gesamten Programms verwenden möchten: Google Sheets oder Microsoft Excel. Es liegt ganz im Ermessen der Lernenden. Alle Aktivitäten im gesamten Lehrplan können auf beiden Plattformen durchgeführt werden.

• Welche Tools oder Plattformen werden im Kurs behandelt?

  Sie lernen den Umgang mit Analysetools und -plattformen, wie Tabellenkalkulationen (Google Sheets oder Microsoft Excel), SQL, Präsentationstools (PowerPoint oder Google Slides), Tableau, RStudio und Kaggle.

• Warum sollte ich mich für das Google Data Analytics Certificate anmelden?

  Im Google Data Analytics Certificate erlernen Sie die erforderlichen Fähigkeiten für eine Junior- oder Associate-Positionen in der Datenanalyse. Fachleute für Datenanalyse wissen, wie man die richtigen Fragen stellt. Sie können Daten für wichtige Erkenntnisse vorbereiten, verarbeiten und analysieren; ihre Erkenntnisse effektiv mit den Stakeholdern (Interessengruppen) 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 bearbeiten 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.

• Werden in diesem Programm R oder Python gelehrt?

  Sie erlernen in diesem Programm die Open-Source-Programmiersprache R. Diese ist ein großartiger Ausgangspunkt für grundlegende Datenanalysen und bietet hilfreiche Pakete für Unerfahrene, die sie auf ihre Projekte anwenden können. Wir behandeln Python nicht im Lehrplan, empfehlen Ihnen jedoch, sich nach dem Abschluss damit zu beschäftigen, wenn Sie Ihre Lernreise fortsetzen möchten.

• Muss ich den Kurs in einer bestimmten Reihenfolge absolvieren?

  Wir empfehlen ausdrücklich, die Kurse in der vorgestellten Reihenfolge abzuschließen, da die Inhalte der Kurse aufeinander aufbauen.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.