- Grundverständnis von Data Analytics und dessen Bedeutung für datenbasierte Entscheidungsprozesse
- Strukturierte vs. unstrukturierte Datenquellen im Analysekontext
- Datengetriebene Strategien zur Leistungsverbesserung im Unternehmen
Überblick über Datenanalysetools
- Einführung in gängige Tools in der Data Analytics-Praxis: Python, SQL, Excel
- Cloud-Plattformen für skalierbare Analysen
- Integration mehrerer Werkzeuge für nahtlose Datenprozesse
Datenbereinigung und -vorbereitung
- Beseitigung inkonsistenter Daten und fehlerhafter Einträge
- Datenumwandlung zur Verbesserung der Analysequalität
- Automatisierung mit Python- und SQL-Skripten für effiziente Workflows
Datenabfrage und -manipulation
- SQL-Queries für Datenfilterung, Aggregation und Transformation
- Datenmanipulation mit Pandas und anderen Data Analytics-Bibliotheken
- Anwendung statistischer Methoden zur Mustererkennung
Datenvisualisierungstechniken
- Entwicklung interaktiver Dashboards und Visualisierungen
- Verwendung von Matplotlib, Seaborn und modernen BI-Tools
- Storytelling mit Daten als Schlüsselkompetenz in der Data Analytics
Business Intelligence und Berichterstattung
- Automatisierte Reportingprozesse in der Data Analytics-Umgebung
- Interpretation von KPIs und Unternehmenskennzahlen
- Datengestützte Kommunikation von Handlungsempfehlungen
Praktische Data Analytics-Projekte
- Bearbeitung realer Datensätze im Rahmen von Projektarbeiten
- Anwendung von Data Analytics-Techniken zur Problemlösung
- Ableitung geschäftsrelevanter Erkenntnisse aus Analyseprozessen
Data Analytics spielt eine entscheidende Rolle beim Erkennen von Mustern und der Datenbereinigung zur Unterstützung datengetriebener Geschäftsentscheidungen.