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Meta Data Analyst (berufsbezogenes Zertifikat)
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Meta Data Analyst (berufsbezogenes Zertifikat)

Launch your career in data analytics. Build job-ready skills – and must-have AI skills – for an in-demand career. Earn a credential from Meta in 5 months or less. No degree or prior experience required.

Brandon Larkin
Brandi Robinson
Anke Audenaert

Dozenten: Brandon Larkin

34.151 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.7

(695 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Collect, clean, sort, evaluate, and visualize data

  • Apply the OSEMN, framework to guide the data analysis process, ensuring a comprehensive and structured approach to deriving actionable insights

  • Use statistical analysis, including hypothesis testing, regression analysis, and more, to make data-driven decisions

  • Develop an understanding of the foundational principles of effective data management and usability of data assets within organizational context

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Pandas
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Generative AI in Data Analytics
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Business Metrics
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Data Validation
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Data Collection
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Marketing
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Data Modeling
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Spreadsheet Software
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Linear Regression
  • Kategorie: Tableau Software
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Descriptive Analytics
  • Kategorie: Sampling (Statistics)
  • Kategorie: Marketing Analytics
  • Kategorie: Bayesian Statistics
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Statistical Inference
  • Kategorie: Quantitative Research
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Data Storage
  • Kategorie: Data Security
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Data-Driven Decision-Making
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Information Privacy
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Programming Principles
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Google Sheets
  • Kategorie: Correlation Analysis
  • Kategorie: Spreadsheet
  • Kategorie: Excel Formulas
  • Kategorie: Dashboard

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Apply the data analysis process OSEMN to marketing data

  • Compare and contrast various data formats and their applications across different scenarios

  • Identify data gaps and articulate the strengths and weaknesses of collected data

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Google Sheets
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Marketing Analytics
Kategorie: Spreadsheet
Kategorie: Excel Formulas
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Data Visualization Software

Was Sie lernen werden

  • Clean data with spreadsheets and use common spreadsheet formulas to calculate summary statistics

  • Write foundational SQL statements and queries to extract data in spreadsheets

  • Create charts in Google Sheets and use Tableau to visualize data and use dashboards to create data visualizations

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Pandas
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Visualization Software
Python Data Analytics

Python Data Analytics

KURS 322 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Sort, query, and structure data in Pandas, the Python library

  • Describe how to model and interpret data using Python

  • Create basic data visualizations with Python libraries

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Spreadsheet Software
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Linear Regression
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Analytics
Kategorie: Descriptive Analytics
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Marketing Analytics
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Quantitative Research
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistics
Statistics Foundations

Statistics Foundations

KURS 421 Stunden

Was Sie lernen werden

  • The basic principles of descriptive and inferential statistics

  • Use statistical analyses to make data-driven decisions

  • How to formulate and test hypotheses and take action based on the outcome

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Business Metrics
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Marketing
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Data Visualization

Was Sie lernen werden

  • How to apply the fundamentals of data collection and data quality management

  • Different type data storage solutions and architectures, including big data management and how they are used

  • The fundamentals of data privacy and compliance, as well as the basics of machine learning

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Security
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Big Data
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Information Privacy
Kategorie: Data Visualization Software

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Dozenten

Brandon Larkin
Meta
2 Kurse24.956 Lernende
Brandi Robinson
2 Kurse33.496 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Platzhalter

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Häufig gestellte Fragen

¹ Das mittlere Gehalt und die Daten zu offenen Stellen stammen aus dem Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer und Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) Alle anderen Jobrollen (4/1/2024 - 4/1/2025)