Die Schulung ist darauf ausgelegt, ein tiefgreifendes Wissen über Datenanalyse zu vermitteln und Kernkompetenzen für Datenanalyse und -visualisierung zu entwickeln. Sie umfasst Konzepte wie Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, PowerBI, Tableau, fortgeschrittene Analysetechniken einschließlich linearer Regression, Clustering, SQL für große Datenmengen und Big Data, A/B-Tests, Python für Datenanalyse, Cloud-Datenbankverwaltung und Storytelling mit Daten.

Einführung in die Datenanalyse
  • Entdecken Sie die Bedeutung von Datenbanken für die Speicherung und Analyse von Daten.
  • Erfahren Sie, wie SQL Datenanalysten in die Lage versetzt, Datensätze abzufragen und zu verwalten.
  • Erkunden Sie die Funktionalitäten von DBeaver für Data-Science-Workflows.
Grundlagen relationaler Datenbanken
  • Verstehen Sie die Struktur relationaler Datenbanken und Datenmodelle.
  • Erfahren Sie mehr über Schlüssel, Beziehungen und die Organisation von Daten in Datenbanken.
  • Entdecken Sie, wie Datenbanken eine skalierbare und effiziente Datenanalyse unterstützen.
SQL für die Datenanalyse
  • Schreiben Sie SQL-Abfragen für die Filterung, Aggregation und Bearbeitung von Daten.
  • Verwenden Sie fortgeschrittene SQL-Konzepte wie Joins und Unterabfragen für detaillierte Einblicke.
  • Optimieren Sie Datenanalyse-Workflows mit strukturierten Abfragetechniken.
DBeaver als Datenbank-Tool
  • Richten Sie Datenbanken ein und führen Sie SQL-Abfragen mit DBeaver aus.
  • Verwalten und organisieren Sie Datensätze effizient innerhalb der DBeaver-Benutzeroberfläche.
  • Visualisieren Sie Abfrageergebnisse für tiefere Dateneinblicke und optimierte Arbeitsabläufe.

Der Python-Datenanalyst behandelt Datenbanken, Datenabfragen und SQL, der Python-Datenanalyst nutzt DBeaver, PowerBI, Tableau sowie Python, A/B-Tests und Big Data für explorative Analyse und Visualisierung.