- Überblick über Business Analyse Konzepte und Ziele im Zusammenspiel mit Data Analysis
- Rolle der Data Analytics in der modernen Business Analyse und ihrer Verknüpfung zur Data Analysis
- Verständnis von KPIs, Business-Prozessen und Entscheidungslogik im Rahmen datengestützter Data Analysis
Wichtige Tools für Business Analysts
- Arbeiten mit Google Sheets und Spreadsheets für erste Schritte in der Data Analysis
- Nutzung von Jupyter Notebooks für explorative Data Analysis und ad-hoc Auswertungen
- Grundlagen zu SQL-Tools (z. B. DBeaver) zur Abfrage strukturierter Daten für analytische Zwecke
Python & Pandas für Business Analyse Techniken
- Datentransformation, Gruppierung und Visualisierung von Business-Daten mit Fokus auf Data Analysis
- Data Wrangling für präzise Analysen und datenbasierte Entscheidungsfindung
- Automatisierte Datenbearbeitung zur Effizienzsteigerung in der täglichen Data Analysis
Statistische Techniken & Analysemethoden
- A/B Testing, Regressionen und Konfidenzintervalle für Business Cases mit Data Analysis Bezug
- Clustering und Segmentierung zur Zielgruppenanalyse und Mustererkennung
- Anwendung von Verteilungsfunktionen zur Risikobewertung in der Data Analysis
Dashboards & Reporting mit Tableau
- Erstellung interaktiver Dashboards für Business Stakeholder mit Data Analysis Insights
- Integration von KPIs, LODs und Set-Visualisierungen für datengetriebene Präsentationen
- Business-orientiertes Datenstorytelling zur Kommunikation analytischer Ergebnisse aus der Data Analysis
Der Kurs bietet praxisorientierte Einblicke in die Anwendung von Business Analyse Tools wie Google Sheets, Jupyter Notebooks und Tableau für datenbasierte Entscheidungen.