Die Weiterbildung vermittelt grundlegende und vertiefende Kenntnisse in der Datenanalyse, Datenaufbereitung und Visualisierung. Die Teilnehmenden befassen sich mit typischen Werkzeugen und Methoden aus dem Bereich Data Analytics, darunter SQL, MySQL, Excel, Python, Pandas und Power BI.
Im Mittelpunkt stehen die strukturierte Auswertung von Daten, die Bereinigung und Transformation von Datensätzen, statistische Grundlagen, explorative Datenanalyse sowie die Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte. Praxisbezogene Übungen und Projektaufgaben unterstützen die Anwendung der behandelten Methoden auf typische analytische Fragestellungen.
Einführung in die Datenanalyse- Grundlagen der Datenanalyse
- Analytisches Denken und datenbezogene Fragestellungen
- Bedeutung von Daten in betrieblichen Prozessen
- Einordnung von Data Analytics in fachliche Arbeitsbereiche
- Grundlagen für weiterführende datenanalytische Tätigkeiten
Datenbanken und SQL
- Grundprinzipien relationaler Datenbanksysteme
- Einführung in SQL
- Abfragen strukturierter Daten
- Filtern, Sortieren und Bearbeiten von Daten
- Grundlagen der Arbeit mit MySQL
- Verwaltung und Auswertung größerer Datenbestände
- Bereitstellung von Daten für Analysezwecke
Datenanalyse mit Excel
- Arbeiten mit Tabellen
- Nutzung von Formeln und Funktionen
- Strukturierung von Datensätzen
- Bereinigung und Aufbereitung von Daten
- Grundlagen der Datenvisualisierung in Excel
- Auswertung tabellarischer Daten
- Vorbereitung von Daten für weiterführende Analysen
Statistische Grundlagen
- Zentrale statistische Kennzahlen
- Verteilungen und deren Interpretation
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Einführung in Hypothesentests
- Ableitung statistischer Aussagen aus Daten
- Einordnung statistischer Ergebnisse für datenbezogene Fragestellungen
Data Analytics mit Python und Pandas
- Einführung in Python für datenanalytische Anwendungen
- Grundlagen der Datenverarbeitung mit Pandas
- Import von Datensätzen
- Transformation und Bereinigung von Daten
- Auswertung umfangreicher Datensätze
- Erstellung strukturierter Analyseergebnisse
- Vorbereitung von Daten für Visualisierung und Reporting
Explorative Datenanalyse
- Grundlagen der explorativen Datenanalyse
- Erkennen von Mustern und Zusammenhängen
- Untersuchung von Ausreißern und Datenverteilungen
- Analyse von Beziehungen zwischen Merkmalen
- Interpretation von Analyseergebnissen
- Ableitung datenbezogener Erkenntnisse
Visualisierung von Daten
- Grundlagen der Datenvisualisierung
- Auswahl geeigneter Darstellungsformen
- Visualisierung von Analyseergebnissen
- Darstellung von Kennzahlen und Entwicklungen
- Aufbereitung von Ergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen
- Nutzung visueller Darstellungen zur Unterstützung fachlicher Entscheidungen
Dashboarding und Reporting mit Power BI
- Einführung in Power BI
- Import und Verbindung unterschiedlicher Datenquellen
- Datenmodellierung in Power BI
- Erstellung interaktiver Visualisierungen
- Gestaltung von Dashboards
- Aufbau zielgruppenorientierter Berichte
- Darstellung von Kennzahlen und Datenmodellen
- Präsentation von Analyseergebnissen
Praxisbezogene Anwendung
- Bearbeitung praxisnaher Analyseaufgaben
- Anwendung von SQL, Excel, Python und Power BI in Analyseprozessen
- Strukturierte Umsetzung kleiner Datenprojekte
- Dokumentation von Arbeitsschritten und Ergebnissen
- Überprüfung des Lernfortschritts durch Übungsaufgaben
- Reflexion und Festigung der behandelten Inhalte
- Austausch zu Lösungswegen und Analyseergebnissen
Kompetenzziel
Nach Abschluss der Weiterbildung können die Teilnehmenden Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, bereinigen, auswerten und visualisieren. Sie können relationale Datenbanken mit SQL abfragen, Datensätze mit Excel und Python aufbereiten, statistische Grundlagen anwenden und interaktive Dashboards sowie Berichte mit Power BI erstellen. Die vermittelten Inhalte unterstützen Tätigkeiten im Bereich Data Analytics, Business Intelligence, Reporting und datenbasierter Entscheidungsunterstützung.