- Verständnis von Aufgaben eines Data Analysts und der Rolle von Data Analytics im Unternehmen
- Überblick über Datenanalyseprozesse mit Google Sheets und Spreadsheets
- Einführung in Deskriptive Statistik und Visualisierung von Daten
- Aufsetzen der Arbeitsumgebung mit Github, Terminal und Markdown
Python Grundlagen für Datenanalyse
- Erlernen von Variablen, Strings, Bedingungen, Listen und Schleifen in Python
- Verwendung von Dictionaries, Funktionen und Logikstrukturen zur Datenmanipulation
- Umsetzung kleiner Python-Projekte zur Festigung der Data Analysis Kompetenzen
- Vorbereitung und Durchführung eines Python-basierten Data Analysis Projekts
Data Analysis mit Pandas
- Nutzung von Pandas für Daten manipulation, Selektion und Filterung
- Anwendung von Methoden zur Datenbereinigung und Data Wrangling
- Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen mit Python
- Zusammenführung und Analyse komplexer Datenstrukturen mit Statistik-Funktionen
Advanced Analytics mit Python
- Anwendung von A/B-Testing, Linearer Regression und Clustering
- Nutzung von Confidence Intervals und Distribution Functions zur Dateninterpretation
- Behandlung von Data Ethics bei der Daten analyse
- Erstellung eines Advanced Analytics Projekts zur Anwendung der Konzepte
Cloud & SQL für Datenanalyse
- Grundlagen von Cloud Computing und Datenbanken verstehen
- Verwendung von SQL für Filtering, Aggregation, Joins und CTEs
- Datenbankverwaltung mit DBeaver und Anwendung von SQL-Funktionen
- Realisierung von SQL-Daten analyse projekten auf Basis realer Use Cases
Analytical Engineering & DBT
- Einführung in Data Pipelines, APIs und SQL mit Python
- Aufbau von DBT Stages & Marts zur strukturierten Datenverarbeitung
- Implementierung von End-to-End Data Analytics Prozessen
- Präsentation eines DBT-Projekts zur Validierung des Verständnisses
Datenvisualisierung & KPIs mit Tableau
- Definition und Anwendung von Key Performance Indicators (KPIs)
- Nutzung von Tableau zur Visualisierung großer Datenmengen
- Erstellung von Dashboards, Stories, LODs und Parametern
- Präsentation eines Tableau-Projekts als Abschluss der visuellen Analyse
Die Daten analyse umfasst die Grundlagen der Python-Programmierung, Datenmanipulation mit Pandas und die Nutzung von SQL für Daten analyse prozesse.