- Was ist Data Analytics? - Einführung in Begriffe, Rollen und Anwendungsgebiete
- Verständnis von Datenquellen, KPIs und Analyseprozessen
- Einfache Datenanalysen mit Google Sheets und Spreadsheets
Einstieg in Python für die Datenanalyse
- Grundlagen ohne Vorkenntnisse: Variablen, Bedingungen, Listen und Schleifen
- Jupyter Notebooks nutzen für interaktive Analysen
- Datenbearbeitung und Automatisierung mit Pandas
Data Analytics Methoden praxisnah erklärt
- Deskriptive Statistik, Verteilungen und erste Visualisierungen
- Datenbereinigung, Transformation und Gruppierung mit Pandas
- Explorative Datenanalyse auf realen Business-Datensätzen
SQL für strukturierte Datenanalysen
- Einführung in SQL: SELECT, WHERE, JOINs und Aggregationen
- Datenbankabfragen für Analysen und Reporting
- Daten aus relationalen Quellen gezielt analysieren
Visualisierung & Reporting für Business-Ziele
- Erstellung interaktiver Dashboards mit Tableau
- Storytelling mit Daten: KPIs, Trends und Muster verständlich darstellen
- Berichtserstellung für Stakeholder und Entscheidungsprozesse
Teilnehmende erwerben grundlegende Fähigkeiten in Data Analytics durch praxisnahe Übungen mit Python, SQL, Google Sheets und Tableau.