Cloudbasierte Datenanalyse 1. Einführung in cloudbasierte Datenanalyse: Definition und Bedeutung von cloudbasierter Datenanalyse, Überblick über gängige Cloud-Plattformen, Vergleich zwischen lokaler und cloudbasierter Datenanalyse 2. Datenmanagement in der Cloud: Datenaufnahme und -speicherung in der Cloud, Datensicherheit und Datenschutzbestimmungen, Best Practices für die Datenorganisation 3. Analysetools für die Cloud: Einführung in gängige Analysetools (z.B. AWS, Google Cloud), Integration von Datenquellen in Analysetools, Erstellung von Dashboards zur Datenvisualisierung 4. Praktische Umsetzung von Cloud-Analysen: Fallstudien zur Anwendung cloudbasierter Analysen, Interaktive Übungen zur Nutzung von Cloud-Analysetools, Projektarbeit: Analyse eines Datensatzes in der Cloud 5. Fortgeschrittene Techniken der Datenanalyse: Machine Learning-Modelle in der Cloud implementieren, Echtzeitanalysen mit Cloud-Daten, Optimierung von Algorithmen für cloudbasierte Anwendungen 6. KPI-Analyse und Erfolgsmessung: Festlegung relevanter KPIs für Cloud-Analysen, Methoden zur Erfolgsmessung von Cloud-Projekten, Optimierung von Prozessen anhand von KPIs 7. Praxisprojekt zur cloudbasierten Datenanalyse: Anwendung des Gelernten in einem realen Projekt, Präsentation der Ergebnisse vor der Gruppe, Feedback und Verbesserungsvorschläge 8. Zukunft der cloudbasierten Datenanalyse: Trends und Entwicklungen im Bereich Cloud-Analytics, Ausblick auf neue Technologien und deren Einfluss, Reflexion über persönliche Lernfortschritte und Anwendung