Question 1

Was ist Datenvisualisierung, und warum ist sie wichtig?

Accepted Answer

Die Datenvisualisierung, die manchmal auch als Informationsvisualisierung bezeichnet wird, ist die Darstellung von Datensätzen durch grafische Mittel wie Diagramme, Karten, visuelle Analyseoberflächen wie Dashboard und interaktive Visualisierungen. Ein Bild sagt mehr als tausend Worte - oder tausend Zeilen einer Tabellenkalkulation - und die Fähigkeit, wichtige Beziehungen innerhalb komplexer Datensätze und Erkenntnisse aus der Datenanalyse auf visuell überzeugende Weise zu vermitteln, ist von entscheidender Bedeutung, um unsere Welt zu verstehen.

Während Datenvisualisierungen so einfach sein können wie ein in Microsoft Excel erstelltes Balkendiagramm, erfordern die Komplexität, der Umfang und die Geschwindigkeit von Datensätzen in der Big-Data-Ära oft leistungsfähigere Ansätze. Spezialisierte Programme wie Tableau Software und die JavaScript-Bibliothek D3.js sind in der Geschäftswelt weit verbreitet, um dynamische Datenvisualisierungen zu erstellen, die sogar Datenströme in Echtzeit einbeziehen können. Für besonders komplexe Aufgaben kann Datenvirtualisierungssoftware auch als Middleware eingesetzt werden, um mehrere Datenquellen und -typen in ein Format zu integrieren, das für die Verwendung mit diesen Visualisierungsprogrammen geeignet ist.

Question 2

Welche Karrieremöglichkeiten habe ich mit einem Hintergrund in Datenvisualisierung?

Accepted Answer

Die Fähigkeit, Datenvisualisierungen zu erstellen, wird zunehmend in einer Vielzahl von Berufen erwartet, was diese Fähigkeiten nicht nur sehr wertvoll, sondern auch übertragbar macht. Ganz gleich, ob Sie als Finanzanalyst in einem Hedgefonds ein Echtzeit-Dashboard zum Portfoliorisiko anzeigen oder als Datenjournalist eine interaktive Visualisierungskarte zur Verbreitung von Covid-19 erstellen - überzeugende Datenvisualisierungen können die Wirkung Ihrer Arbeit erhöhen und Ihnen einen Vorteil in Ihrer Karriere verschaffen.

Managementanalysten sind besonders auf den Wert guter Datenvisualisierungen eingestellt. Diese Berater müssen überzeugende Empfehlungen für organisatorische Veränderungen gegenüber der oberen Managementebene und vielbeschäftigten Führungskräften abgeben, und aussagekräftige Grafiken können für eine wirksame Darstellung dieser Argumente unerlässlich sein. Nach Angaben des Bureau of Labor Statistics verdienen Managementanalysten im Jahr 2019 einen durchschnittlichen Jahreslohn von 85.260 Dollar, und es wird erwartet, dass diese Jobs viel schneller als der Durchschnitt wachsen werden, da immer mehr Unternehmen Ratschläge zur Navigation in der sich schnell verändernden Geschäftswelt suchen.

Question 3

Kann ich mit einem Online-Kurs auf Coursera etwas über Datenvisualisierung lernen?

Accepted Answer

Ja! Mit Coursera können Sie aus der Ferne über Datenvisualisierung und verwandte Themen lernen, mit Kursen und Spezialisierung von erstklassigen Schulen wie der New York University, der University of California, Davis, und der University of Illinois in Urbana-Champaign. Sie können auch Kurse von Branchenführern wie IBM und PwC, einer der führenden Unternehmensberatungen der Welt, belegen. Das Online-Lernen mit Coursera eignet sich besonders gut für Berufstätige, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenvisualisierung erweitern möchten, da Sie die Kursarbeit nach einem Zeitplan absolvieren können, der in Ihr bestehendes Arbeitsleben passt.

Question 4

Welche Fähigkeiten oder Erfahrungen muss ich bereits haben, bevor ich mit der Datenvisualisierung beginne?

Accepted Answer

Zu den Kenntnissen, die Sie vor dem Erlernen der Datenvisualisierung haben sollten, gehören Mathematik, Excel und etwas Programmiererfahrung. Insbesondere das Erlernen gängiger Programmiersprachen wie R und Python kann für die Analyse der Daten, die Sie in einem visuellen Format darstellen möchten, nützlich sein. Starke Fähigkeiten in der Datenanalyse sind in der Regel unabdingbar, da Sie in der Lage sein sollten, Daten genau zu interpretieren, um zu vermeiden, dass die Betrachter des Endprodukts in die Irre geführt werden. Neben technologischen Kenntnissen können Sie in einer Funktion in der Datenvisualisierung auch andere Fähigkeiten einsetzen, wie z. B. Problemlösungskompetenz, künstlerische Fähigkeiten und Kommunikationsfähigkeiten.

Question 5

Welche Personen eignen sich am besten für Aufgaben in der Datenvisualisierung?

Accepted Answer

Die richtige Person für eine Rolle in der Datenvisualisierung verfügt über eine Kombination aus technischen, geschäftlichen und kommunikativen Fähigkeiten. Sie wissen in der Regel, wie man mit Programmiersprachen wie R, Python und JavaScript und Tools wie Tableau, PowerBI oder Microsoft Excel schnell und präzise Daten erfasst, analysiert und interpretiert. Jemand, der über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügt, ist in diesem Bereich ebenfalls gut aufgehoben. Die Fähigkeit, auf die Bedürfnisse des Kunden einzugehen und ein Datenvisualisierungstool zu erstellen, das die Daten auf eine für die Zielgruppe verständliche Weise darstellt, ist sehr nützlich.

Question 6

Woher weiß ich, ob Datenvisualisierung das Richtige für mich ist?

Accepted Answer

Wenn Sie gerne mit großen Datenmengen arbeiten und sich dafür begeistern können, dass Menschen die verfügbaren Daten über ein Projekt, ein Programm oder ein Unternehmen verstehen, dann ist das Erlernen der Datenvisualisierung vielleicht eine gute Wahl für Sie. Sie werden wahrscheinlich Gelegenheit haben, anderen zu helfen, indem Sie wichtige Daten in einem visuell ansprechenden und leicht zu interpretierenden Format weitergeben. Das Erlernen der Datenvisualisierung kann Ihre SkillSet bereichern, wenn Sie zuvor ein Studium absolviert oder als Grafikdesigner oder Datenanalyst gearbeitet haben. Sie können sich dafür entscheiden, eine Programmiersprache zu erlernen, um Ihr eigenes Data Warehouse oder ein anderes Visualisierungstool zu entwickeln, mit dem Sie die von Ihnen analysierten Daten präsentieren können, oder Sie können sich mit der Vielfalt der Methoden zur Erstellung visueller Darstellungen von Daten beschäftigen.

Question 7

Was sind die besten kostenlosen Datenvisualisierungskurse?

Accepted Answer

Wenn Sie auf der Suche nach den besten kostenlosen Kursen zur Datenvisualisierung sind, versuchen Sie Audit einen dieser Kurse Data Visualization Spezialisierung, Excel Data Analytics and Visualization Spezialisierung, Fundamentals of Data Visualization Kurs, Data Visualization and Dashboarding with R Spezialisierung oder Datenanalyse and Visualization Foundations Spezialisierung. Auf der Website Audit Version können Sie den größten Teil des Materials bewerten, aber Sie können keine Aufgaben einreichen und keine Note oder ein Zertifikat für Ihre Arbeit erhalten, wenn Sie nicht upgraden.

Question 8

Welches sind die besten Datenvisualisierungskurse für Anfänger?

Accepted Answer

Für diejenigen, die einen Einstieg in die Datenvisualisierung suchen, bietet der Kurs Datenvisualisierung mit Tableau einen wertvollen Einblick in Themen wie Praktiken, Theorien und Tools, die in der Datenvisualisierung verwendet werden. Darüber hinaus deckt die Spezialisierung Datenanalyse und Visualisierung die Grundlagen der Datenvisualisierung ab. Für diejenigen, die die R-Programmierung für Datenvisualisierungsmethoden erlernen möchten, ist die Spezialisierung Datenvisualisierung und Dashboarding mit R eine hervorragende Option. Wer sich für Datenvisualisierung mit Python interessiert, kann sich für Python for Data Visualization anmelden, und für Tableau bietet Data Visualization with Tableau eine Einführung in Analytik und Datenvisualisierung.

Question 9

Welches sind die besten Kurse für fortgeschrittene Datenvisualisierung?

Accepted Answer

Für diejenigen, die sich in fortgeschrittener Datenvisualisierung auszeichnen möchten, bietet Coursera ein umfangreiches Kursangebot. Dazu gehören die Spezialisierung Excel, Datenvisualisierung & Analytics, Grundlagen der Datenvisualisierung, Python für Datenvisualisierung, Excel für Datenvisualisierung und Datenvisualisierungsprojekt.

Question 10

Was sind die Vorteile eines Onlinekurses in Datenvisualisierung?

Accepted Answer

Online-Kurse zur Datenvisualisierung bieten eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue Fähigkeiten in der Datenvisualisierung zu erlernen. Wählen Sie aus einer breiten Palette von Kursen zur Datenvisualisierung, die von Top-Universitäten und Branchenführern angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind.

Question 11

Welche Kurse zur Datenvisualisierung eignen sich am besten für die Aus- und Weiterbildung von Angestellten oder Arbeitskräften?

Accepted Answer

Der gesamte Kurskatalog von Coursera wird für Enterprise-Kunden ohne Einschränkungen angeboten. Die Wahl des besten Datenvisualisierungskurses hängt von den Bedürfnissen und Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter ab. Nutzen Sie unser Skills Dashboard, um Qualifikationsdefizite zu erkennen und den am besten geeigneten Kurs für die effektive Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter zu bestimmen. Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

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Erkunden Sie den Datenvisualisierungs-Kurskatalog

Overview of Data Visualization

Microsoft Power BI Datenanalyst

Data Visualization Fundamentals

Datenvisualisierung in Excel

Datenvisualisierung & Dashboarding mit R

How To Visualize Your Data Using Microsoft Powerpoint

Datenanalyse mit Python

Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

Google Advanced Data Analytics

Excel-Kenntnisse für die Datenanalyse und -visualisierung

Tableau Business Intelligence-Analyst

Datenanalyse und Visualisierung mit Power BI

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten data visualization Kurse

Häufig gestellte Fragen zum Thema Datenvisualisierung

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Woher weiß ich, ob Datenvisualisierung das Richtige für mich ist?‎

Was sind die besten kostenlosen Datenvisualisierungskurse?‎

Welches sind die besten Datenvisualisierungskurse für Anfänger?‎

Welches sind die besten Kurse für fortgeschrittene Datenvisualisierung?‎

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Welche Kurse zur Datenvisualisierung eignen sich am besten für die Aus- und Weiterbildung von Angestellten oder Arbeitskräften?‎

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