Die 7 besten kostenlosen Datenanalysekurse mit Zertifikaten

Für unterschiedliche Lernstile, Karriereziele und Komfort im Umgang mit Instruments ist es wichtig, den richtigen Datenanalystenkurs zu finden HART. Manche Leute beginnen mit Excel. Andere in Python. Da es keinen klaren Fahrplan gibt, ist es schwierig, einen einzigen Ausgangspunkt zu finden. Manche wünschen sich berufstaugliche Zertifizierungen, während andere einfach nur praktische Übungen wünschen.

Dafür wurde diese Liste erstellt. Eine Liste kostenloser Datenanalystenkurse mit Zertifikaten, jeweils für einen anderen Lerntyp. Vom absoluten Anfänger bis zum angehenden Analysten – dieser Leitfaden kümmert sich um alle.

1. Für ein Zertifikat mit Anerkennung

Google Knowledge Analytics Skilled-Zertifikat – Google | Lernen Sie berufstaugliche Analysen

Das ist das am meisten anerkannt Jetzt die Zertifizierung zum Datenanalysten absolvieren. Es deckt ab Tabellenkalkulationen, SQL, Datenbereinigung, VisualisierungUnd Daten-Storytelling in einem strukturierten Weg.

Was macht diesen Kurs besonders?

• Deckt den gesamten Analyse-Workflow ab
• Anfängerfreundlich
• Starke Anerkennung in der Branche
• Zertifikat über Coursera-Finanzhilfe erhältlich

Am besten für Lernende geeignet, die eine Schulung zur Datenanalyse mit Unterstützung wünschen GOOGle.

2. Für praktisches Lernen

Datenanalyse mit Python – freeCodeCamp | Lernen Sie, indem Sie Projekte bauen

freeCodeCamp dauert eine praxisorientierter Ansatz zu dieser Datenanalyse Anstelle von theoretischen Vorlesungen werden im Lehrplan Konzepte durch Codierungsübungen und Projekte vorgestellt. Sie arbeiten mit Python-Bibliotheken wie Numpy Und Pandas zur Datenanalyse.

Was macht diesen Kurs besonders?

• Projektbasiertes Lernen
• Behandelt Pandas, NumPy und Datenvisualisierungskonzepte
• Praktische Übungen
• Kostenloses Zertifikat nach Abschluss

Very best für Lernende, die Lernen durch Bauen bevorzugen.

3. Für ganzheitliches Lernen

Mikrokurse zur Datenanalyse – Kaggle | Für mehr Lernen und Zertifikate

Kaggle bietet im Gegensatz zu den anderen Einträgen auf dieser Liste keinen eigenständigen Datenanalysekurs an. Stattdessen bietet es eine Reihe von Kursenwas alles zu einem erstklassigen Datenanalyse-Lernprogramm führt. Zu den Kursmaterialien, die behandelt werden sollten, gehören:

1. Python
2. Pandas
3. Datenvisualisierung
4. Datenbereinigung
5. Einführung in SQL

Auf diese Weise können Sie diejenigen auswählen, die Sie aufgrund Ihrer Erfahrung für geeignet halten.

Was macht diesen kuratierten Kurs so besonders?

• Echte Datensätze von Kaggle für alle Kurse
• Der Lehrplan baut auf früheren Erkenntnissen auf
• Maßgeschneidertes Lernen
• Über 5 Abschlusszertifikate

Für Lernende, die schnell praktische Erfahrungen sammeln möchten.

4. Für strukturiertes Berufslernen

Lernpfad für Datenanalysten – Analytics Vidhya | Vollständiges Analysten-Toolkit

Dies ist eine vollständige Weg vom Berufseinsteiger zur Berufsreife Abdeckung von Excel, Energy BI, Python und EDA mit realen Projekten. Die Konzepte werden nach und nach mit praktischen Beispielen und branchenbezogenen Erläuterungen eingeführt.

Was macht diesen Kurs besonders?

• Deckt den gesamten Analysestapel ab
• Enthält Projekte und Fallstudien
• Über 12 Stunden Inhalt
• Kostenloses Abschlusszertifikat

Perfekt für Lernende, die eine Karriere in der Analytik anstreben.

Bonus: Wenn Sie möchten, dass eine YouTube-Playlist den oben genannten Kurs ergänzt, lesen Sie:

5. Für cloudbasierte Analyseworkflows

AWS Knowledge Analytics-Lernplan – AWS Talent Builder | Das Cloud Analyst Toolkit

Dabei handelt es sich um einen vollständigen, von AWS entwickelten Lernpfad, der Datenpipelines, Speicherung und Analyse mithilfe von Instruments wie Redshift und Kinesis abdeckt. Es soll Lernenden dabei helfen, praktische Cloud-Analysefähigkeiten zu erwerben.

Was macht diesen Kurs besonders?

• Konzentriert sich auf das AWS-Cloud-Ökosystem
• Deckt echte Analyseinfrastruktur ab
• Beinhaltet praktische Übungen
• Lernpfad-Anmeldepfade

Am besten zum Erlernen der Datenanalyse unten AWS Cloud-Ökosystem.

6. Für Python-basierte Datenanalyse

Datenanalyse mit Python – IBM | Praktische Datenanalyse

Dieser Kurs behandelt die Datenbereinigung, Visualisierung und Analyse mithilfe von Python Bibliotheken wie Pandas. Enthält reale Datensätze und Arbeitsabläufe. Der Schwerpunkt liegt eindeutig auf der Praxis und nicht nur auf der Theorie.

Was macht diesen Kurs besonders?

• Starke Kombination aus Python und Analyse
• Deckt EDA und Visualisierung ab
• Branchenrelevante Arbeitsabläufe
• Kostenloses Zertifikat über Coursera Monetary Support

Perfekt, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

7. Für einen anfängerfreundlichen Einstieg

Datenanalysekurs – HP LIFE | Nicht-technische Einführung in die Datenanalyse

Dies ist ein Einführungskurs zur Verwendung von Daten bei geschäftlichen Entscheidungen. Der Inhalt ist auf ein breites Publikum zugeschnitten und konzentriert sich auf die Vermittlung grundlegender Kenntnisse über die Datenanalyse als Fachgebiet.

Was macht diesen Kurs besonders?

• Inklusiv für ein breites Spektrum an Lernenden
• Geschäftsorientierte Analysen
• Kurzkurs (unter 1 Stunde)
• Kostenloses Zertifikat nach Abschluss

Very best für diejenigen ohne technischen Hintergrund.

Letzte Gedanken

Eines wird aus dieser Liste deutlich: Es gibt keinen einheitlichen Weg, Datenanalyst zu werden.

Wenn Sie Anerkennung wollen, dann machen Sie mit Google. Bevorzugen Sie praktisches Lernen? Dann, freeCodeCamp Und Kaggle sind starke Picks. Wenn Sie sich beruflich weiterentwickeln möchten, Analytik Vidhya liefert. Und wenn Ihr Fokus auf der Beherrschung von Itools wie Python, SQL oder Energy BI liegt, IBM Und AWS sind solide Entscheidungen.

Wählen Sie eines aus, das zu Ihrem Lernstil passt, und bauen Sie darauf auf.

Häufig gestellte Fragen

Ich bin auf die Überprüfung und Verfeinerung von KI-gestützter Forschung, technischer Dokumentation und Inhalten im Zusammenhang mit neuen KI-Technologien spezialisiert. Meine Erfahrung umfasst KI-Modelltraining, Datenanalyse und Informationsabruf und ermöglicht es mir, Inhalte zu erstellen, die sowohl technisch korrekt als auch zugänglich sind.