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Wenn Sie in die Datenanalyse einsteigen möchten, haben Sie wahrscheinlich bereits mehrere Stellenangebote für Datenanalysten durchgesehen. Sie haben wahrscheinlich auch mehrere Tools und Programmiersprachen gesehen, die in den erforderlichen Fähigkeiten aufgeführt sind: SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python und mehr.

Nun, Sie können sich für mehrere Kurse anmelden, um jede dieser Fähigkeiten zu erlernen. Aber wäre es nicht viel besser, wenn Sie ein umfassendes Bootcamp absolvieren könnten, das Ihnen dabei hilft, all diese Fähigkeiten zu erlernen und außerdem ein Projektportfolio aufzubauen?

Das völlig kostenlos Datenanalysten-Bootcamp für Anfänger von Alex the Analyst ist genau das, wonach Sie suchen, um Ihre Karriere als Datenanalyst zu starten. Neben dem Erlernen von SQL, Excel, Power BI, Tableau und Python lernen Sie auch, Projekte zu erstellen, Ihren Lebenslauf zu verfassen und vieles mehr. Kommen wir nun direkt zum Inhalt dieses Bootcamps.

Link: Datenanalysten-Bootcamp für Anfänger (SQL, Tableau, Power BI, Python, Excel, Pandas, Projekte, mehr)

Der Kurs beginnt zunächst mit einer allgemeinen Roadmap, wie Sie Datenanalyst werden können, und geht dann ausführlich auf jedes der erforderlichen Tools ein, darunter SQL als erstes.

Dieser SQL-Abschnitt des Tutorials ist in drei Teile unterteilt: Grundlagen, fortgeschrittenes SQL und fortgeschrittenes SQL.

Der Abschnitt „Basic SQL“ behandelt:

• Wählen Sie + Von-Anweisungen aus
• Where-Anweisung 
• Gruppieren nach und Sortieren nach

Der Teil des SQL-Tutorials für Fortgeschrittene behandelt Folgendes:

• Innere und äußere Verbindungen 
• Unions 
• Fallaussage 
• Klausel haben 
• Daten aktualisieren und löschen
• Aliasing 
• Partitionieren nach 

Im Abschnitt „Erweitertes SQL“ lernen Sie Folgendes:

• Allgemeine Tabellenausdrücke (CTEs)
• Temporäre Tabellen 
• String-Funktionen 
• Gespeicherte Prozeduren 
• Subqueries

Das Modul schließt mit einigen Portfolioprojekten zur Datenexploration und Datenbereinigung mithilfe von SQL ab.

Als Datenanalyst sollten Sie sich nicht wundern, wenn Ihre gesamte Arbeit darin besteht, Zahlen in Tabellenkalkulationen zu verarbeiten. Nachdem Sie sich mit den SQL-Grundlagen vertraut gemacht haben, die Sie durch Übung verbessern können, lernen Sie Excel kennen.

Fast alle Organisationen verwenden Excel oder ein ähnliches Tabellenkalkulationsprogramm, daher ist es sehr hilfreich, zu lernen, wie man damit arbeitet.

Der Excel-Bereich behandelt die folgenden Themen:

• Pivot-Tabellen
• Formeln 
• XLOOKUP
• Bedingte Formatierung 
• Charts 
• Reinigungsdaten 

Wie im SQL-Abschnitt können Sie an einem umfassenden Projekt zur Datenanalyse mit Excel arbeiten.

Nachdem Sie nun über gute Kenntnisse in SQL und Excel verfügen, die für fast alle grundlegenden Datenanalysen ausreichen sollten, ist es an der Zeit, mit dem Erlernen von BI-Tools fortzufahren.

Der Abschnitt „Tableau-Tutorial“ beginnt mit der Installation von Tableau und behandelt die folgenden Themen:

• Erstellen Sie Ihre erste Visualisierung
• Verwendung berechneter Felder und Abschnitte 
• Verwendung von Joins 

Anschließend arbeiten Sie an einem einsteigerfreundlichen Projekt.

Der Abschnitt zu Power BI führt Sie durch die Verwendung von Microsoft Power BI für die Datenanalyse und -visualisierung, beginnend mit der Installation von Power BI.

Hier finden Sie eine Übersicht darüber, was in diesem Abschnitt behandelt wird:

• Erstellen Sie Ihre erste Visualisierung 
• Power-Abfrage verwenden 
• Beziehungen aufbauen und verwalten 
• Verwendung von DAX in Power BI
• Drilldown verwenden 
• Bedingte Formatierung und Listen 
• Beliebte Visualisierungen in Power BI

Wie in den vorherigen Abschnitten können Sie auch in diesem Power BI-Abschnitt an einem geführten Projekt arbeiten.

Nachdem Sie nun mit den meisten in der Datenanalyse verwendeten Tools vertraut sind, ist es an der Zeit, die am häufigsten verwendete Programmiersprache für Daten zu erlernen. Welches ist Python.

In diesem Abschnitt geht es um Python und die Datenanalyse mit Pandas, mit der Möglichkeit, an einfachen Projekten zu arbeiten. Zu den behandelten Themen gehören: Python-Grundlagen, die die Grundlagen von Python und einige Projekte zur Anwendung des Gelernten umfassen. Anschließend lernen Sie Web Scraping mit Python.

Das Pandas-Tutorial behandelt die folgenden Themen:

• Dateien lesen 
• Spalten und Zeilen filtern 
• Indizes
• Groupby- und Aggregatfunktionen 
• Datenrahmen zusammenführen 
• Visualisierungen mit Pandas erstellen 
• Datenreinigung 
• Explorative Datenanalyse (EDA)

Anschließend können Sie an zwei Portfolioprojekten zur Arbeit mit APIs und Web Scraping arbeiten.

Zu diesem Zeitpunkt haben Sie alle Fähigkeiten erlernt, die Sie benötigen, um Datenanalyst zu werden, und haben außerdem an Projekten gearbeitet, die Sie Ihrem Portfolio hinzufügen möchten. Was kommt als nächstes? Es geht darum, sich auf eine Stelle zu bewerben, Vorstellungsgespräche zu führen und den Job zu bekommen.

Im letzten Abschnitt des Datenanalysten-Bootcamps finden Sie hilfreiche Karrieretipps für die Jobsuche:

• So erstellen Sie eine Portfolio-Website 
• So erstellen Sie gute Lebensläufe für Datenanalysten 
• Tipps zur Nutzung von LinkedIn, um einen Job zu finden

Dies ist wirklich hilfreich, da nur sehr wenige Kurse diesen Aspekt Ihrer Aktivitäten abdecken nachdem Sie haben die erforderlichen Fähigkeiten und Bauprojekte erlernt.

Ich hoffe, Sie fanden diese umfassende Rezension dieses Bootcamps hilfreich. Also, worauf wartest Du? Beginnen Sie noch heute mit dem Lernen.

Viel Spaß beim Lernen und Programmieren!
 
 

Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Community zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst.

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/free-data-analyst-bootcamp-for-beginners?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-data-analyst-bootcamp-for-beginners