Letztes Update: 13. April 2023
Datenanalyst*innen sind global immer noch heiß begehrte Mangelware. Wenn du Spaß daran ahst, Muster zu erkennen, Dinge herauszufinden und Rätsel zu lösen und du außerdem noch liebend gern selbstvergessen deine Stunden am Computer zubringst, könnte Data Analytics das perfekte Berufsbild für dich sein.
Aber wie kommt man da rein, ganz ohne Vorkenntnisse und schon überhaupt ohne das passende Studium?
Einige der in diesem Beitrag aufgeführten Links sind sogenannte Partnerlinks. Wenn du über diesen Link einen Onlinekurs kaufst, erhalten wir eine kleine Provision. Dir entstehen daraus keinerlei Mehrkosten. Diese Links sind mit einem * gekennzeichnet.
Du hast das Glück, dass es immer noch viel zu wenige mit den entsprechenden Skills und Studienabschlüssen gibt, die den Job übernehmen können. Für Quereinsteiger*innen ist noch viel Platz, und das wird in absehbarer Zeit wohl auch so bleiben. Das heißt aber nicht, dass du nicht die Ärmel hochkrempeln müsstest. Finde einen hochwertigen Kurs, und beiß dich durch, auch wenn es mal schwerfällt.
Das Google Data Analytics Professional Certificate* könnte der richtige Onlinekurs für dich sein, um mit Vergnügen und Motivation von Null auf 100 zu einem oder einer guten, erfolgreichen Data Analysten/ Analystin zu werden.
Was ist das Google Data Analytics Zertifikat?
Beim Google Data Analytics Zertifikat* lernst du in 8 Kursen von erfolgreichen Google-Mitarbeiter*innen die gefragtesten Skills, um dich auf einen Entry-level Job als Datenanalyst*in zu bewerben. Mit dem neuen Folgeprogramm Google Advanced Data Analytics* kannst du deinen Skills noch die Krone aufsetzen.
In Videolektionen und praxisbasierten Aufgaben und Test üben Sie anhand von Real-World-Szenarios und lernen Analysetools und zentrale Kenntnisse der Datenanalyse kennen.
Professional Certificates sind ein Lernformat der Lernplattform Coursera*. Zu einem Zertifikat gehören immer mehrere aufeinander aufbauende Kurse. Sie können zwar auch jeden Kurs einzeln belegen, aber zusammen ergeben sie ein großes Ganzes, das Ihnen helfen kann, einen neuen Job zu bekommen oder sogar einen kompletten Karrierewechsel hinzulegen.
Das Data Analytics Programm ist nicht das einzige Weiterbildungsprodukt aus dem Hause Google. Der Gigant hat in den letzter Zeit 6 Spitzen-Weiterbildungen für die gefragtesten Jobs in der Tech-Branche produziert.
Was unterscheidet das Google Data Analytics Zertifikat von anderen Datenanalyse- Onlinekursen?
Ich habe in den Kurs bereits reingeschaut und wie immer bei Google’s Zertifikaten besticht das Team nicht nur inhaltlich, sondern auch durch professionelle, ästhetisch ansprechende Aufmachung und sympathisches, gewinnendes Auftreten, ohne aufgesetzt zu sein.
Wie wichtig dieses Drumherum ist, wird oft unterschätzt. Aber gerade wenn man über Monate, womöglich in seiner knappen Freizeit, mit einem solchen Kursprogramm zubringt, ist es enorm hilfreich, wenn man mit Spaß und Freude dabei sein kann – und sich nicht jeden Morgen zu einer langweiligen Lesson quälen muss.
Aber der Kurs kann eben nicht nur Chi-Chi, sondern vermittelt Ihnen wirklich essenzielle Fähigkeiten für den Job, wenn Sie die Sache ernst nehmen.
Advanced Data Analytics: Brandneu bietet Google jetzt auch ein Fortgeschrittenen Zertifikat* an, das auf dem hier besprochenen aufbaut. Das sind tolle Neuigkeiten, denn so kannst du nahtlos an deine Kenntnisse anknüpfen und sicher sein, mit zwei Top-Zertifikaten in der Tasche jobfit zu sein.
Was sind Data Analytics?
Data Analytics nennt man das Sammeln, Verändern, Selektieren und Organisieren von Daten, um daraus Schlüsse zu ziehen, Vorhersagen zu machen und Entscheidungen zu treffen.
Was lerne ich in der Google Data Analytics Kursreihe?
Die Kurse fangen bei 0 an, das heißt Sie lernen alles rund um die Datenanalyse von der Pike auf. Das Zertifikat ist darauf ausgelegt, Sie im Verlauf der 8 Kurse jobfit zu bekommen. Best Practices, Abläufe und typische Aufgaben im beruflichen Alltag als Junior Data Analyst können Sie erwarten. Data Cleaning, Visualisierung und die wichtigsten Tools im Beruf Tabellen, SQL, R Programmierung, Tableau gehören ebenfalls zum Programm. Das Zertifikat* ist definitiv vollgepackt mit praktischem Wissen, Insidertipps und Handson-übungen, um Ihnen den Jobeinstieg leicht zu machen. Dies
Warum Programmiersprache R und nicht Python?
Beide Programmiersprachen haben ihre Vor- und Nachteile. Fakt ist, sie sind gleichermaßen geeignet und werden beide in Data Science und Data Analytics eingesetzt.
Was ist Tableau?
Tableau ist eine nützliche Software und zentral in der Datenanalyse für die Visualisierung von Daten und die Präsentation deiner Analyseergebnisse.
Wie läuft das Google Data Analytics Professional Certificate ab?
Wie schon erwähnt, besteht das Zertifikat aus 8 aufeinander aufbauenden Kursen, und Sie schließen das Programm mit einem größeren Praxisprojekt ab. Sobald Sie einen Kurs abonnieren, sind Sie automatisch für das ganze Zertifikat eingeschrieben. Das heißt aber nicht, dass Sie dann auch alle Kurse belegen und zahlen müssen. Sie haben immer zum Ende eines Abrechnungsmonats hin die Möglichkeit zur Kündigung in Ihrem Account und Sie kannst sich jederzeit wieder einschreiben.
Aber nun zum Inhalt. Hier finden Sie Infos zu jedem Kurs, damit Sie wissen, was genau auf Sie wartet.
1. Foundations: Data, Data Everywhere
Verschaffen Sie sich einen guten Überblick über die wichtigsten Bereiche, Konzepte und Tools der Datenanalyse, und erhalten Sie Einblick in typische Aufgaben im Berufsleben eines Junior Data Analyst. Sie verstehen, warum Tabellen (“Spreadsheets”) in Data Analytics so wichtig sind, und wie Sie SQL einsetzen können, um Ihre Fragen an die Daten zu beantworten.
Außerdem geht es darum, was gute Datenanalyst*innen ausmacht und wie auch Sie eine*r werden können!
2. Ask Questions to make data-driven decisions
Schwerpunkt dieses Kurses ist das essenzielle Skill aller erfolgreichen Data Analysts: Sie lernen, die richtigen Fragen zu stellen, um möglichst viel nützliche Information aus Ihren Daten rauszuholen. Denn darauf kommt es an, um wichtige datengestützte Entscheidungen treffen zu können.
In diesem Zusammenhang lernen Sie spannende Use Cases aus dem echten Leben kennen und erhalten wertvolle Tipps, wie Sie mit Stakeholdern, Teammitgliedern und Vorgesetzten effektiv zusammenarbeiten können.
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3. Prepare Data for Exploration
In diesem Kurs vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Sachen Spreadsheets und SQL. Sie lernen die verschiedenen Datentypen und Formate, strukturierte und unstrukturierte Daten kennen. Sie werden mit Datenbanken arbeiten und lernen, Daten zu extrahieren, zu filtern und zu sortieren.
Schön: In einem Abschnitt des Kurses lernen Sie die wichtigsten Data Plattformen zum Netzwerken und Präsentieren kennen. Wichtig für die Jobsuche!
4. Process Data from Dirty to Clean
Der Fokus liegt in diesem Kurs auf Data Cleaning. Nicht alle Daten in Ihrem Datensatz werden vollständig, korrekt und relevant sein. Falsch formatierte Daten, fehlerhaft oder unvollständig ausgefüllte Formulare und Duplikate können Sie für Ihre Analysen überhaupt nicht gebrauchen. Manche Daten lassen sich korrigieren oder vervollständigen, einige werden Sie einfach entfernen müssen. Ein sehr wichtiger Schritt in der Datenanalyse!
Google Data Analysten erklären Ihnen, wie es geht und zeigen Ihnen außerdem, wie Sie sich und Ihren Lebenslauf für die Bewerbung als Datenanalyst*in optimal präsentieren.
5. Analyze Data to answer questions
Jetzt gehts ans Eingemachte. Sie haben schon viel gelernt und nun ist es Zeit, das in die Praxis umzusetzen. Sie werden Daten nicht nur vorbereiten, sondern erstmals auch mittels zentraler Formeln und Funktionen analysieren. Sie arbeiten dabei weiter mit SQL, der Programmiersprache schlechthin für die Arbeit mit Datenbanken.
Wenn Sie die Daten analysiert haben, müsssen Sie Ihre Findings natürlich Stakeholdern und Teammitgliedern präsentieren. Ein wichtiger Teil davon ist die Visualisierung. Dafür wird häufig das Programm Tableau verwendet, mit dem man Daten wirkungsvoll und verständlich darstellen kann. Sie werden natürlich auch selbst praktisch üben, mit Tableau zu arbeiten. Im Anschluss bekommen Sie noch eine Einführung in das Thema Slideshows und Präsentationen, denn ohne die geht es auch in dieser Branche nicht.
7. Data Analysis with R Programming
Bisher wurde in der Spezialisierung mit SQL gearbeitet. Aber es gibt noch andere wichtige Programmiersprachen für die Arbeit mit Daten. Meist entscheidet es sich zwischen Python und R. Für beide Sprachen gibt es gute Argumente, so dass es am Ende einfach nur auf eine Entscheidung ankommen. In dieser Google Spezialisierung fällt die Wahl auf R.
Sie lernen die Vorteile kennen, die es hat mit R zu arbeiten und werden vertraut mit den wichtigsten Konzepten, wenn man mit R für die Datenanalyse programmiert. Auch mit R kann man sehr gut Datenvisualisierung betreiben.
8. Google Data Analytics Capstone : Complete a case study
Das Abschlussprojekt ist eigentlich das A und O einer solchen Coursera Spezialisierung, denn hier können Sie anhand eines größeren Projektes zeigen, was Sie gelernt haben und noch wichtiger: dass Sie es anwenden können!
Wenn Sie bereit sind, etwas Mühe in das Abschlussprojekt zu stecken, können Sie das Projekt wunderbar für Ihr Bewerbungsportfolio verwenden.
Welche Vorkenntnisse muss ich mitbringen?
Sie brauchen keinen bestimmten Schul- oder Studienabschluss, oder andere Vorkenntnisse in Mathe oder bestimmte Programmiersprachen. Das Zertifikat richtet sich an Anfänger und alles, was Sie wissen müssen, lernen Sie in den Kursen.
Es wird Sie nicht überraschen, dass Sie auf jeden Fall eine gute Portion Englischkenntnisse mitbringen sollten.
Wie lange brauche ich für die Kurse?
Coursera basiert auf dem Prinzip, dass jede*r im eigenen Tempo lernen können soll. Deshalb kann es sein, dass jemand mit viel freier Zeit bereits in 4 Monaten das Programm durchgearbeitet hat, jemand anderes benötigt vielleicht ein knappes Jahr. Google schätzt, dass Sie das gesamte Zertifikat in etwa 6 Monaten schaffen können, bei einem wöchentlichen Arbeitsaufwand von ca 10 Stunden.
Was kostet das Zertifikat?
Bei Coursera zahlen Siefür ein Programm einen monatlichen Beitrag, bis Sie kündigen oder ein Zertifikat erwerben. Für das Google Zertifikat zahlen Sie nur 38 Euro im Monat für ein hochprofessionell konzipiertes Weiterbildungsprogramm.
Auch das Coursera-Plus Abo ist eine Option. Besonders, wenn Sie gerne mehrere Spezialisierungen gleichzeitig belegen, wäre die jährliche Einmalzahlung von 389 Euro sinnvoll. Angenommen, Sie bräuchten für das Google Data Analytics Zertifikat aus Zeitgründen 10 Monate, dann hätten Sie den Jahresbeitrag schon gedeckt.
Ich bin ein großer Fan davon und habe mit Coursera Plus* schon so einige Kurse gemacht, die ich mir sonst vermutlich nicht angeschaut hätte.
In diesem Beitrag erfahren Sie das Wichtigste über Coursera Plus und über die Lernplattform Coursera überhaupt!
Ist das Google Data Analytics Professional Certificate sein Geld und die Mühe wert?
Wenn du ernsthaft überlegst, auf den Job Data Analyst umzusatteln, dann ist das Google Data Analytics Certificate meines Erachtens absolut eine Empfehlung, vor allem für Anfänger*innen. Es ist günstig, hochprofessionell und natürlich macht es schon was her, wenn Sie Ihre Skills mit dem Zertifikat eines der berühmtesten Datengiganten belegen können. Die Nutzerzahlen des Kurses sind in kürzester Zeit in die Höhe geschnellt und die Bewertungen sind durch die Bank weg positiv.
Da Sie das Programm 7 Tage kostenlos testen können, haben SIe nichts zu verlieren (vergessen Sie aber nicht, bei Nichtgefallen rechtzeitig zu kündigen!)
Andere Data Analytics Kurse
Datenanalysten sind weltweit absolut gefragt und rare Ware. Wenn das Google Zertifikat Ihnen nicht zusagt , lohnt sich ein Blick auf einen dieser beliebten Data Analytics Online Kurse:
Data Analysis and Visualization Foundations Specialization (IBM/Coursera)*
Data Analytics ist ein Teilbereich der Data Science. Wenn du dich für eine Karriere als Data Scientist interessierst, findest du in diesem Artikel die besten Onlinekurse für Data Science.
