Data Analysts überprüfen und verarbeiten Datensätze anhand relationaler Datenbanken und der Programmiersprache Python, werten diese mithilfe statistischer Methoden aus und visualisieren die Ergebnisse anschaulich. Der Lehrgang erläutert daher in einem ersten Schritt Instrumente der Statistik zur Analyse verschiedener Datengruppen, bevor im Anschluss Fachwissen in der Programmierung mit Python sowie der Entwicklung und Abfrage relationaler Datenbanken mit SQL vermittelt wird. Kenntnisse in der Data Warehouse-Modellierung und dem ETL-Prozess sowie in der Datenanalyse, -visualisierung und dem Datenmanagement runden den Kurs ab. Ergänzend erfährst du, wie Künstliche Intelligenz in diesem Bereich eingesetzt wird.

Statistik und Datenanalyse
  • Statistische Grundlagen
  • Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
  • Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen
  • Grundlagen der Regressionsanalyse
  • Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen
  • Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments)
  • Projektarbeit Statistik
Relationale Datenbanken mit SQL
  • Grundlagen von Datenbanksystemen und SQL
  • Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) 
  • Einführung in DDL (Data Definition Language) und DML (Data Manipulation Language)
  • DCL - Data Control Language und Sicherheit
  • Datentypen, Datenimport und -export in modernen Systemen
  • Projektarbeit SQL
Programmierung mit Python
  • Grundlagen Python
  • Erste Schritte mit Python
  • Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
  • Funktionen
  • Fehlerbehebung
  • Objektorientierte Programmierung mit Python
  • Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache
Data Engineer
  • Grundlagen Business Intelligence, Data Engineering
  • Anforderungsmanagement Data Engineer
  • Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
  • Datenbanken
  • Data Warehouse
  • ETL
  • Projektarbeit Data Engineer
Data Analytics
  • 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

Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.