Dateninterpretation im Unternehmenskontext bietet einen tiefen Einblick in die Anwendung von Data Science, Python und modernen Analyse-Methoden in spezifischen Geschäftsbereichen. Anders als allgemeine Data-Kurse legt dieser Kurs den Fokus auf datengetriebene Entscheidungsfindung im direkten Unternehmensalltag. Hier lernen sowohl Business Analysts als auch Quereinsteiger und Professionals, wie Data, Machine Learning, SQL und Python für gezielte Business Intelligence und Marketing-Analysen eingesetzt werden. Neben klassischen Datenanalysen mit Tools wie Tableau, PowerBI oder MangoDB werden insbesondere Methoden zur strategischen Nutzung von Data und AI vorgestellt. Praktische Übungen mit Numpy und Panda sind auf Task-Szenarien mit realistischen Business-Daten zugeschnitten. Der Kurs differenziert sich durch einen starken Bezug zu aktuellen Startups und etablierten Unternehmen, wobei auch die Herausforderungen im Kontext neuer Geschäftsmodelle und Analyst-Strategien aufgezeigt werden.
Grundlagen von Data- Kernkonzepte: Data verstehen, analysieren und gezielt auf Unternehmensfragen anwenden
- Entwicklung von Data Science im modernen Business, Trends im Bereich Data Analyst und Business Intelligence
- Frameworks und Modelle: Data Science, Analysis-Methoden und strategische Anwendung im Unternehmenskontext
- Abgrenzung zwischen klassischen und modernen Analyseansätzen mit Python und SQL
- Überblick zu Data, AI und deren Relevanz in Marketing und Business Analyst Tätigkeiten
- Regulatorische Anforderungen, ethische Grundprinzipien und Data-Governance in der datenbasierten analysis
Praktische Implementierung mit Data
- Data-Projekte: Von der Strategieentwicklung über Roadmap-Planung bis zur Implementierung
- Praktische Anwendungen mit Python, Panda, SQL und Numpy für typische Unternehmens- und Startup-Szenarien
- Verwendung interaktiver Dashboards mit Tableau, PowerBI für professional visualization
- KPI-Definition, Auswahl von Metriken und iterative Optimierung datenbasierter Geschäftsprozesse
- Tipps zur Analyse großer Datenmengen für Analyst, Quereinsteiger und Professionals
- Machine Learning und AI: Identifikation und Nutzung smarter Tools zur Unternehmensanalyse
Data: Technologie und Infrastruktur
- Nutzung von APIs, MangoDB, Datenarchitektur für effektives Datenmanagement und Verbindung verschiedener Systeme
- Einführung in Analytics-Tools wie Tableau, PowerBI und deren Schnittstellen zu SQL
- Data Security, Datenschutz und Compliance-Kriterien für Business und Analyst
- Einsatz moderner Data Technologien für effektives Reportings