Analyse von Nutzer- und Verhaltensdaten ist ein spezialisierter Kurs, der sich gezielt auf die Erfassung, Verarbeitung und Interpretation von datenbasierten Verhaltensmustern konzentriert. Hier lernen Sie, wie Anbieter wie Python, SQL, Tableau und PowerBI in Kombination mit Data Science, Business Intelligence und modernen Marketingtechniken eingesetzt werden, um Nutzerinteraktionen tiefgehend zu analysieren. Besonderes Augenmerk liegt auf der Integration fortgeschrittener Technologien wie Machine Learning, MangoDB und AI, damit Sie Nutzerdaten gezielt zur Optimierung von Geschäftsprozessen, Marketing und Customer Journey einsetzen können. Dieser Kurs richtet sich speziell an Data Analysten, Business Analysten, Professionals, Quereinsteiger und Anfänger, die im Data-Umfeld komplexe Fragestellungen durch praktische Anwendung relevanter Tools lösen möchten. Die Weiterbildung legt einen klaren Fokus auf datengetriebene Geschäftsmodelle, Strategieentwicklung und nachhaltige Geschäftssteuerung im Zeitalter der Digitalisierung.
Grundlagen von Data- Zentral: Data-Mining, Analyse von Nutzerverhalten und Verarbeitung großer Datenmengen mit Python, SQL und Numpy
- Historische Entwicklung und Anwendungsbereiche von Data Science in realen Business- oder Startup-Szenarien
- Vergleich aktueller Frameworks, Standards wie Pandas und deren Einsatz für Data Analysts oder Professionals
- Theoretische Grundlagen zu Nutzerprofilen, Modellen und Data-gestützten Entscheidungsprozessen
- Marktanalysen, Differenzierung im Marketing durch datenbasierte Insights
- Ethische Prinzipien, AI-Regulierung und Datenschutz für professionelle Data-Analysten
- Nutzerzentrierte Fragestellungen, Visualisierung mit Tableau und PowerBI
Praktische Implementierung mit Data
- Entwicklung und Rollout von Data-Strategien im Bootcamp-Stil für Geschäftsanforderungen
- Einführung in APIs, Workflow-Integration, Business Analyst typische Projekte
- Use Cases: Data Science im Marketing, Startup-Analyse, Geschäftsprozess-Optimierung
- Identifikation komplexer Herausforderungen, Datenlücken und deren Beseitigung
- KPI-Definition und Modell-Bewertung durch Visualisierung und SQL-Abfragen
- Kontinuierliche Verbesserung, skalierbare Data Science Strategien im beruflichen Alltag
- Nutzung von Python, MangoDB und Machine Learning zur Automatisierung
Data: Technologie und Infrastruktur
- Software: Python, Tableau, PowerBI, MangoDB; Aufbau moderner Systemlandschaften
- Automatisierungstools, Pipeline-Konzepte und APIs für Business Intelligence-Anwendungen
- Reporting: Interaktive Visualisierung und datengestützte Entscheidungsprozesse
- Zuverlässige Datenhaltung, Governance und Compliance im Kontext von Data Science