Im Kurs erwirbst du zunächst betriebswirtschaftliches Wissen in den Bereichen Businessplanung, Budgetierung, Investitionsrechnung. Weiter lernst du die Bereiche Data Analytics sowie Data Engineering, die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in diesem Bereich und das Management der Datenanalyse im Big Data kennen.
- Management
- Ziele, Methoden und Instrumente der Businessplanerstellung (SWOT-Analyse, Szenario-Analyse, Portfolio-Analyse, Kreativitätstechniken)
- Vertragsrecht
- Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
- Handels- und Gesellschaftsrecht
- Projektplanung
- Umfeldanalyse
- Marketing
- Finanzplanung
- Planung Investitionsrechnung
- Finanzierungsplanung
- Controlling
- Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung
- Grundlagen Business Intelligence, Data Engineering
- Anforderungsmanagement Data Engineer
- Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
- Datenbanken
- Data Warehouse
- ETL
- Projektarbeit Data Engineer
- Einführung Datenanalyse
- Wiederholung Grundlagen Python
- Datenanalyse, Data Analytics
- Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
- Datenvisualisierung
- Datenmanagement
- Datenanalyse im Big Data Kontext
- Dashboards
- Text Mining
- Projektarbeit Data Analytics
- Was ist Big Data?
- Einführung in Big-Data-Frameworks: Big Data Lösungen in der Cloud (Überblick AWS, Azure, GCP), Einführung in Data Lakes und Data Warehouses, Überblick Apache Hadoop und Spark
- Verteilte Datenverarbeitung mit Sparks: Apache Spark
- Datenpipelines und Datenintegration: ETL- und ELT-Prozesse, Orchestrierung
- Komponenten von Big Data: Apache Spark
- NoSQL und Datenspeicher: CAP-Theorem, ACID, BASE, HBase, Datenbanken
- Big Data Visualisierung: BI-Tools (Power BI, Tableau)
- Data Governance und Datenschutz: DSGVO, Governance-Konzepte
- Projektarbeit Big Data
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.