Key Facts

  • Kostengünstig & unabhängig

    Erspare Dir teure und zeitintensive Präsenzphasen. Lerne zeit- und ortsunabhängig on Demand.

  • Data Science

    Lerne die Methoden der Datenanalyse und -auswertung in Excel kennen.

  • Ziel des Kurses

    Die Anwendung von statistischen Methoden in Excel, um aus den erhobenen Daten weitere Informationen zu generieren.

  • Zielgruppe

    Personen, die sich für Statistik und Data Science interessieren und keine neue Programmiersprache lernen wollen.

  • Zertifizierung

    Erhalte eine Zertifizierung über die Absolvierung des Kurses und erhöhe Deinen persönlichen Marktwert

  • 30-Tage-Geld-Zurück-Garantie

    Starte risikofrei mit der 30-Tage-Geld-Zurück-Garantie sowie mit kostenlosen Modulen zum Kennenlernen

Curriculum

Inhalt des Kurses

  • 1

    Willkommen!

    • Agenda

    • Agenda

  • 2

    Teil 1: Datenvorbereitung und -verständnis

    • Lageparameter 1/2

    • Lageparameter 2/2

    • Streumaße 1/2

    • Streumaße 2/2

    • Deskriptive Statistiken

    • Standardfehler

    • Konfidenzintervall

    • Daten aus csv-Datei importieren

    • Daten aus txt-Datei importieren

    • Daten aus einer CSV Datei mit US-Format importieren

  • 3

    Teil 2: Methoden der Datenanalyse

    • Überblick über die Methoden

    • Aktivierung Datenanalyse-Tools in Excel

  • 4

    Korrelationsanalyse

    • Korrelation manuell berechnen

    • Korrelation mit Datenanalyse-Tool berechnen

    • Korrelationsmatrix in Excel manuell erstellen

    • Korrelationsmatrix mittels Datenanalyse-Tool erstellen

  • 5

    Multiple Lineare Regression

    • MLR - Berechnung

    • MLR - Interpretation

    • MLR - Schätzung der Regressionsparameter

    • MLR - Variablenselektion

    • MLR - Residuenanalyse

  • 6

    Varianzanalyse

    • einfaktorielle ANOVA - Einleitung

    • einfaktorielle ANOVA - Berechnung

    • einfaktorielle ANOVA - Interpretation

    • mehrfaktorielle ANOVA - Berechnung

    • mehrfaktorielle ANOVA - Interpretation

  • 7

    Faktorenanalyse

    • Einleitung

    • Korrelationsmatrix

    • Faktorenanalyse - Eigenwerte der Matrix berechnen

    • Die erklärte Varianz

    • Das Kaiser-Kritierum

    • Der Scree-Plot

  • 8

    t-Test

    • t-Test bei abhängigen Stichproben

    • t-Test bei unabhängigen Stichproben

  • 9

    Teil 3: Visualisierung

    • Histogramm 1/2

    • Histogramm 2/2

    • Scatter-Plot 1/2

    • Scatter-Plot 2/2

    • Boxplot 1/3

    • Boxplot 2/3

    • Boxplot 3/3

    • Normalverteilungskurve

    • Säulendiagramm 1/2

    • Säulendiagramm 2/2

    • Kreisdiagramm

  • 10

    Feedback

    • Feedback-Survey

    • Diskussion & Anregungen

  • 11

    Zertifikat

    • Zertifikat

Datenanalyse leicht gemacht in Excel

Das Ziel von Data Science ist das Extrahieren von Wissen aus Daten. Es beschäftigt sich mit der Flut von Daten, die unser heutiges Leben bestimmen.

  • Für Einsteiger geeignet

  • Fokus auf praktische Anwendungsbeispiele

  • Keine Programmiersprache erforderlich

  • persönlicher E-Mail-Support

  • 30-Tage-Geld-Zurück-Garantie

Werde Teil der Community.

Der perfekte Einstieg in die Datenanalyse.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

  • Was ist Data Science?

    Data Science bezeichnet generell die Extraktion von Wissen aus Daten. Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, verschiedene Methoden der Datenanalyse auf unterschiedliche Daten und Situationen anzuwenden.

  • Wozu Data Science?

    In allen Branchen werden heute große Datenmengen ausgewertet. Der Mangel an Data Scientists macht es für Unternehmen schwierig, die Daten richtig zu nutzen und konkret Erkenntnisse daraus zu ziehen. Daten werden als das „neue Gold“ gehandelt.

  • Wie lange habe ich auf den Kurs Zugriff?

    Du kannst auf die Lernplattform jederzeit und überall via PC oder Handy zugreifen. Dein Zugriff ist zeitlich unbegrenzt. Das heißt, im Gegensatz zu typischen Offline-Kursen, kannst Du bei Bedarf jederzeit gewünschte Lektionen nachschlagen.

  • Welche Excel Version benötige ich?

    Excel 2010, Excel 2013, Excel 2016 oder Excel 2019

  • Welche Voraussetzungen brauche ich?

    Grundlegende Statistikkenntnisse sind von Vorteil um die Inhalte besser aufnehmen zu können. Ebenfalls sind grundlegende Excel Kenntnisse von Vorteil.

  • Für wen ist der Kurs geeignet?

    Personen, die sich für Statistik und Data Science interessieren und keine neue Programmiersprache lernen wollen.

  • 30 Tage Geld-Zurück-Garantie

    Du hast auf den Kurs eine 30 Tage-Geld-Zurück-Garantie - d.h. Du kannst den Kurs in Ruhe testen. Falls der Kurs nicht Deinen Erwartungen entspricht, bekommst Du dein Geld einfach zurück.

Die Lernplattform

Einblick in den Mitgliederbereich

Sobald Du freigeschalten wurdest, erhältst Du Zugriff zum Mitgliederbereich
und der Lernplattform. Im folgenden Video kannst Du Dir vorab
einen kleinen Einblick verschaffen.


Instructor

Chief Data Officer

JOHANNES FONTNER, B.A.

Seit über 10 Jahren beschäftige ich mich täglich mit Microsoft Excel. Aufgrund von Erfahrungen als Controller, Chief Data Analyst und seit kürzester Zeit als Excel Instructor für Privatpersonen und Unternehmen ist es mir wichtig, die Inhalte praxisbezogen und komprimiert weiterzugeben. Ich freue mich, wenn Dir die Inhalte weiterhelfen können!