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      Google Cloud

      BigQuery 머신러닝을 사용한 추론

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Big Data, MLOps (Machine Learning Operations), Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Predictive Modeling, Machine Learning

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Open Source Technology, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Data Quality, Data Analysis

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Open Source Technology, Data Ethics, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Data Analysis Software

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • A

      Amazon Web Services

      Getting Started with Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Amazon Web Services, MongoDB, NoSQL, Cloud-Based Integration, Cloud Applications, Operational Databases

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      Work with Gemini Models in BigQuery - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Big Data, Business Intelligence, Generative AI, Customer Relationship Management, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), SQL, Prompt Engineering, Data Analysis, Python Programming

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      Cómo utilizar BigQuery ML para ejecutar inferencias

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Analytics, Data Analysis, Applied Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Machine Learning, Predictive Modeling, SQL

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Prompt Engineering, Generative AI, Data Visualization Software, Google Cloud Platform, Data Cleansing, Data Transformation, Debugging, Natural Language Processing

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      Machine Learning in the Enterprise - Italiano

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Business Workflow Analysis, Data Management, Google Cloud Platform, Data Governance, Data Pipelines, Predictive Modeling, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Transformation

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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      Pengantar Keamanan di Dunia AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Threat Modeling, Threat Management, Security Strategy, Data Security, Personally Identifiable Information, Security Controls, Infrastructure Security, Security Engineering, Artificial Intelligence, Cyber Risk, Risk Management Framework

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Magíster en Business Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Customer Analysis, Descriptive Analytics, Revenue Management, FinTech, Web Scraping, People Analytics, Time Series Analysis and Forecasting, Biostatistics, Predictive Analytics, Statistical Reporting, Cloud Security, Data Ethics, Governance, Risk Analysis, Network Analysis, Digital Transformation, Dimensionality Reduction, Sampling (Statistics), Peer Review, Predictive Modeling

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

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      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Certificado en Toma de Decisiones Basadas en Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Analytics, Business Analytics, Statistical Reporting, Data Ethics, Digital Transformation, SQL, Database Design, Query Languages, Data Mining, NoSQL, Predictive Analytics, Data Analysis, R Programming, Big Data, Business Intelligence, Data-Driven Decision-Making, Business Transformation, Business Strategy, Technology Strategies, Business Modeling

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

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      Créer des embeddings et utiliser la recherche vectorielle et le RAG avec BigQuery

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Data Pipelines, Query Languages, Big Data, Google Cloud Platform, Natural Language Processing

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data analysis Kurse

    • BigQuery 머신러닝을 사용한 추론: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Français: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 한국어: Google Cloud
    • Getting Started with Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility): Amazon Web Services
    • Work with Gemini Models in BigQuery - 简体中文: Google Cloud
    • Cómo utilizar BigQuery ML para ejecutar inferencias: Google Cloud
    • Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 한국어: Google Cloud
    • Machine Learning in the Enterprise - Italiano: Google Cloud
    • Pengantar Keamanan di Dunia AI: Google Cloud
    • Magíster en Business Analytics: Pontificia Universidad Católica de Chile

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Data Analysis

    Personen mit ausgeprägten mathematischen und statistischen Kenntnissen eignen sich am besten für Aufgaben in der Datenanalyse. Ein Datenanalyst ist für die Erfassung von Daten und die Durchführung statistischer Analysen eines großen Datensatzes verantwortlich. Daher ist es wichtig, dass Mitarbeiter in der Datenanalyse organisiert und detailorientiert sind und in der Lage sind, innerhalb enger Fristen zu arbeiten. Ein Datenanalyst sollte nicht nur über gute mathematische Kenntnisse verfügen, sondern auch mit verschiedenen Programmiersprachen vertraut sein und die Fähigkeit besitzen, Datensätze zu analysieren und zusammenzufassen. ‎

    Viele Datenanalysten arbeiten an der Wall Street oder bei Hedgefonds, um Anlegern und Großbanken dabei zu helfen, finanzielle Entscheidungen für ihre Portfolios und Kunden zu treffen. Diese Datenanalysten sind für die Erfassung und Analyse großer Mengen von Finanzdaten für Kollegen und Kunden zuständig. Zu den üblichen Karrierewegen im Bereich der Datenanalyse gehört auch die Arbeit im Gesundheitswesen oder in Versicherungsunternehmen. ‎

    Es ist wichtig, dass jeder, der Datenanalyse studiert, über gute Mathematikkenntnisse verfügt. Daher können Lernende Themen in Betracht ziehen, die Inferenzstatistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten sowie Datenverarbeitung für Mathematikkenntnisse abdecken. Ein Datenanalyst muss auch mit der Computerprogrammierung vertraut sein, daher sind Themen, die die angewandte Datenverarbeitung mit Python untersuchen, ein Muss. Für Lernende, die sich dafür interessieren, wie man Datenanalysen im Team durchführt, können die Themen "Management von Datenanalysen" und "Aufbau eines Datenverarbeitungsteams" Ihnen helfen, das Potenzial Ihres Teams zu erkennen, und Ihnen Tipps für Management und Planung geben. ‎

    Die Beherrschung der Datenanalyse kann Türen zu verschiedenen Karrierewegen in unterschiedlichen Sektoren öffnen:

    • Fachkraft für Datenanalyse, Interpretation von Datensätzen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
    • Business Intelligence Analyst, Nutzung von Daten als Grundlage für Strategien und Geschäftspraktiken.
    • Market Research Analyst, der Daten analysiert, um Markttrends und Verbraucherpräferenzen zu verstehen.
    • Operations Analyst, Nutzung von Daten zur Optimierung von Geschäftsabläufen und zur Steigerung der Effizienz.
    • Financial Analyst, der analytische Techniken einsetzt, um Finanzdaten zu bewerten und zukünftige Trends vorherzusagen.‎

    Möchten Sie die Fähigkeiten Ihres Teams in der Datenanalyse verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortgeschrittene Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Besuchen Sie unsere Seite Coursera für Teams, um unsere Schulungsoptionen für die Datenanalyse zu erkunden und einen Kauf zu tätigen.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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