Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Grundlagen der Datenanalyse & digitale Arbeitsumgebung Einführung in die Rolle von Data Analysts in modernen Unternehmen Verwendung typischer Tools der Data Analytics-Umgebung: Google Sheets, GitHub, Python Erste Analyseworkflows in Jupyter Notebooks durchführ…
Lerninhalte
Grundlagen der Datenanalyse & digitale Arbeitsumgebung<ul><li>Einführung in die Rolle von Data Analysts in modernen Unternehmen</li><li>Verwendung typischer Tools der Data Analytics-Umgebung: Google Sheets, GitHub, Python</li><li>Erste Analyseworkflows in Jupyter Notebooks durchführen</li><li>Deskriptive Statistik zur Datenbeschreibung anwenden</li></ul><br/>Programmieren & Analysieren mit Python & Pandas<ul><li>Datenbereinigung und -manipulation als Kern von Data Analytics</li><li>Anwendung von Pandas für strukturierte Analysen</li><li>Datenvisualisierung zur Aufbereitung analytischer Ergebnisse</li><li>Abschlussprojekt zur praktischen Umsetzung von Data Analytics</li></ul><br/>Advanced Analytics: Statistik, A/B-Testing & Machine Learning Basics<ul><li>Statistische Verfahren als Grundlage für Data Analytics nutzen</li><li>Modellierung von linearen Beziehungen und Clustering</li><li>A/B-Tests zur Hypothesenprüfung im Business-Kontext</li><li>Projekt zur Integration von Analytics und Business-Zielen</li></ul><br/>Datenbanken, SQL & Cloud Computing<ul><li>SQL als zentrales Werkzeug in der Data Analytics-Pipeline</li><li>Komplexe Abfragen und Datenaggregation in SQL</li><li>Verarbeitung von Cloud-basierten Datenquellen</li><li>Datenintegration in analytische Workflows</li></ul><br/>Analytical Engineering mit DBT & Data Pipelines<ul><li>Automatisierung wiederholbarer Data Analytics-Prozesse mit DBT</li><li>Pipeline-Erstellung von Raw Data bis zu analysierbaren Marts</li><li>Verknüpfung von APIs und Datenmodellen mit Python und SQL</li><li>Projekt zur Erstellung eines Analytics-Modells mit DBT</li></ul><br/>KPI-Entwicklung & Visualisierung mit Tableau<ul><li>Erstellung interaktiver Visualisierungen für Data Analytics</li><li>Anwendung von LODs, Sets und Berechnungen in Dashboards</li><li>Entwicklung und Kommunikation von KPI-gestützten Reports</li><li>Praxisprojekt: Business Dashboard in Tableau</li></ul><br/>Capstone Projekt & Karrierevorbereitung<ul><li>Eigenständige Durchführung eines vollständigen Data Analytics-Projekts</li><li>Tool-übergreifende Anwendung in einem realistischen Datenszenario</li><li>Aufbau eines professionellen Portfolios mit Fokus auf Analytics</li><li>Vorbereitung auf Bewerbungsprozesse und Vorstellungsgespräche</li></ul><p>Der Lehrplan behandelt Data Analytics mit Python und Pandas, vertieft Data Analytics mit SQL, DBT und Cloud-Datenquellen und schließt Data Analytics mit KPI-Visualisierung in Tableau ab.</p>
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Häufige Fragen zu „Data Analytics Kurs“
Ist „Data Analytics Kurs“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Data Analytics Kurs“?
Die Weiterbildung dauert 1 Monate.
Was kostet „Data Analytics Kurs“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Data Analytics Kurs“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Data Analytics Kurs“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.