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Datenanalyse: Tools & Praxis

Online-Kurse im Fachbereich Daten & KI

Der Werkzeugkasten der Datenarbeit jenseits von Excel: KNIME und Alteryx für visuelle Analyse-Workflows, SQL für Abfragen, Talend für Datenintegration, QGIS für Geodaten, dazu Web-Scraping, Data Governance und Storytelling. Für alle, die regelmäßig Daten aufbereiten – ohne gleich Data Scientist zu werden.

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No-Code-Analyse: die Brücke zwischen Excel und Python

Zwischen der Pivot-Tabelle und dem Python-Skript liegt eine oft übersehene Werkzeugklasse: Plattformen wie KNIME bauen Analyse-Strecken als visuelle Workflows – Daten einlesen, säubern, verknüpfen, auswerten – wiederholbar per Knopfdruck statt jeden Monat von Hand. Das kostenlose, quelloffene KNIME ist dafür der zugänglichste Einstieg und im deutschsprachigen Raum verbreitet. Wer seine Auswertungen heute per Copy-Paste zusammensetzt, spart mit einem einzigen sauber gebauten Workflow oft Stunden pro Monat – und hat nebenbei dokumentiert, wie die Zahlen entstehen.

Häufige Fragen

KNIME oder doch gleich Python lernen?
KNIME, wenn Datenaufbereitung ein Teil deines Jobs ist und du schnell wirksam werden willst – die visuelle Oberfläche senkt die Hürde drastisch. Python, wenn Datenarbeit dein Beruf werden soll: Es ist flexibler und der Standard in Data-Science-Teams. Der Wechsel fällt später leicht, weil beide dieselben Denkschritte abbilden.