Aufbau analytischer Berichte richtet sich gezielt an Data Professionals und angehende Business Analysten, die lernen möchten, wie datengetriebene Berichtssysteme mit Python, SQL, Tableau und PowerBI in realen Business- und Startup-Umgebungen aufgebaut werden. Im Unterschied zu generischen Data Science Weiterbildungen liegt der Fokus hier auf dem strukturierten Einsatz von Data zur Entwicklung von adaptiven Analysen, die direkt auf Geschäftsentscheidungen und Marketing-Strategien einzahlen. Sie erwerben vertiefte Fähigkeiten im Umgang mit APIs, MangoDB, Numpy und modernen Visualisierungs-Tools, um sowohl klassische als auch KI-basierte Machine Learning Modelle für unterschiedliche Analysezwecke optimal einzusetzen.
Grundlagen von Data- Datenstrukturen, Datentypen und deren gezielte Anwendung im Reporting
- Analyse von Datenquellen, Aufbereitung mittels Python und SQL
- Abgrenzung Data Analytics, Data Science und Business Intelligence im Business-Kontext
- Erstellung von Berichten mit zielgerichteten KPIs und deren Visualisierung
- Umgang mit rechtlichen Rahmenbedingungen, Datenschutz und Compliance für analysten
- Unterschied Analysen für Startups vs. Großunternehmen
Praktische Implementierung mit Data
- Umsetzung von Reporting-Lösungen mit PowerBI, Tableau und MangoDB
- Entwicklung und Einsatz von Python-Skripten für Data-Analysen (Numpy, Panda)
- Nutzung von APIs zur Datenanbindung und Integration externer Quellen
- Routinen für effektives Datenmanagement in Data Science Projekten
- Troubleshooting typischer Fehlerquellen bei automatisierten Analysen
- Anwendung von Machine Learning Algorithmen bei Analyst-Reports
Data: Technologie und Infrastruktur
- Einrichtung von SQL-Datenbanken und effizientes Datenmanagement für professionals
- Interaktive Dashboards entwickeln und gezielt für business intelligence nutzen
- Schnittstellen-Integration von AI-Komponenten in Reporting-Workflows
- Ausfallsicherheit und Sicherheitsstrategien in Cloud-gestützten Architekturen
- Technologische Entwicklungen, z.B. Self-Service Analytics für quereinsteiger
Fortgeschrittene Data-Strategien und Trends
- Angewandte Machine Learning Use Cases in der Datenanalyse
- KI-gestützte strategische Analysen für business- und marketing-relevante Fragestellungen
- Entwicklung differenzierter Visualisierungstechniken, z.B. für die Customer Journey
- Bedeutung von Data-Strategien im internationalen Wettbewerb
- Einfluss neuer Tools und Frameworks für Startups und professionelle analysts