Data Exploration Techniques setzt den Fokus auf tiefgreifende Analyse- und Visualisierungsmethoden für datengetriebene Entscheidungsfindung im Business-Kontext. In diesem Kurs lernen Sie, mit Data die Brücke zwischen rohen Daten und wertvollen Insights zu schlagen. Besonderes Augenmerk liegt darauf, wie Data Science-Professionals und Business Analysten Python, Panda, SQL und MangoDB gezielt einsetzen, um große Datenmengen effizient zu analysieren, Modelle mit Machine Learning aufzubauen und aussagekräftige Reports mit Tools wie Tableau und PowerBI zu erstellen. Der Kurs geht individuell auf die Anforderungen von Startups, Business-Teams, Marketing sowie Quereinsteigern ein, die Daten und Data-Strategien in ihrem Business oder ihrer Weiterbildung integrieren möchten. Die Kombination aus Data Exploration, Visualisierung, Analysis und aktueller Business Intelligence hebt diesen Kurs von klassischeren Data-Kursen ab.
Grundlagen von Data- Einführung in Data Exploration, Python-Grundlagen und die Nutzung von Libraries wie Numpy und Panda
- Bedeutung von Data Science im modernen Business, speziell für Analysten und Anfänger im Bootcamp-Format
- Historische Einordnung von SQL, Data-Strukturen und Visualisierungsmöglichkeiten für unterschiedliche Branchen
- Datenanalyse-Frameworks und datengetriebene Strategy-Anwendungen
- Verständnis der Herausforderungen im Datenmanagement und AI-Integration
- Grundlegende Best Practices im Umgang mit Daten, APIs und Modellierungstechniken
Praktische Implementierung mit Data
- Handhabung von Datenbanken mit SQL, MangoDB und strukturierter Data Analysis
- Erstellung interaktiver Business Intelligence Dashboards mit Tableau und PowerBI
- Entwicklung nachvollziehbarer Analysis-Methoden für Marketing und Business Analysten
- Iterative Optimierung datenbasierter Prozesse im Unternehmen, von der API-Anbindung bis zur Visualisierung
- Anwendung von Machine Learning Modellen und Modellüberprüfung im Data-Workflow
- Tipps für Quereinsteiger: effektive Weiterbildung und Einstieg ins Data Science-Umfeld
Data: Technologie und Infrastruktur
- Integration von Python, APIs, Data Science Tools und Reporting-Pipelines
- Technische Grundlagen zu Cloud, Data-Storage und datengestützter Workflow-Automatisierung
- Sicherheit, Data Governance und Compliance bei der Handhabung großer Datenmengen
Fortgeschrittene Data-Strategien und Trends
- Einsatz von AI, Machine Learning, Advanced Analysis und Visualisation für strategische Business-Entscheidungen
- Entwicklung neuer Business Intelligence-Lösungen und datengetriebener Strategien für Professionals und Startups