Data Analytics und Power BI 1. Einführung in Data Analytics und Power BI: Überblick über die Bedeutung von Data Analytics in Unternehmen, Einführung in Power BI: Funktionen und Einsatzmöglichkeiten, Verstehen der Benutzeroberfläche und der Grundfunktionen von Power BI 2. Datenimport und -vorbereitung in Power BI: Methoden zum Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen, Techniken zur Datenbereinigung und -transformation in Power BI, Verwendung von Power Query zur Datenaufbereitung 3. Erstellung effektiver Datenvisualisierungen in Power BI: Gestaltung ansprechender Dashboards und Berichte, Best Practices für Datenvisualisierungen in Power BI, Interaktive Elemente in Power BI: Filter, Drillthrough und mehr 4. Datenanalyse: Statistische Methoden in Power BI anwenden: Anwendung von DAX (Data Analysis Expressions) für Berechnungen, Erstellung und Analyse von KPIs in Power BI, Integration von Statistiken und Vorhersagemodellen 5. Zusammenarbeit und Teilen von Berichten in Power BI: Methoden zur Veröffentlichung und Freigabe von Power BI Berichten, Kooperationsmöglichkeiten in Power BI: Arbeitsbereiche und Berechtigungen, Erstellung von Power BI Apps für die Verbreitung von Analysen 6. Ethische Aspekte der Datenanalyse mit Power BI: Bedeutung von Datenschutz und Ethik in der Datenvisualisierung, Best Practices für den verantwortungsvollen Umgang mit Daten, Diskussion über Herausforderungen in der Datenvisualisierung 7. Praxisprojekt: Erstellung eines vollständigen Power BI Dashboards: Auswahl eines Datensatzes und Definition von Analysezielen, Durchführung der Datenaufbereitung und Erstellung von Visualisierungen, Präsentation des Dashboards und Feedback von Mitteilnehmern 8. Zukunft von Data Analytics und Power BI: Trends und Entwicklungen: Aktuelle Trends in der Datenvisualisierung und -analyse, Diskussion über zukünftige Entwicklungen in Power BI, Reflexion über persönliche Lernerfahrungen und -ziele