- Überblick über Aufgaben eines Data Analysts und Relevanz von Data Analytics in Unternehmen
- Einführung in Datenanalyseprozesse mit PowerBI und tabellarischen Daten
- Einsatz von PowerBI für Deskriptive Statistik und dynamische Berichte
- Verständnis von KPIs und deren Visualisierung mit PowerBI
Python & Datenanalyse Vorbereitung
- Grundlagen von Python: Variablen, Strings, Listen, Schleifen und Bedingungen
- Strukturierung von Data Analysis Prozessen mit Python-Skripten
- Datenimport und -aufbereitung in Python für PowerBI-Integration
- Praktische Übungen zu Datenmanipulation und vorbereitender Datenanalyse
Datenanalyse mit PowerBI Tools
- Import und Modellierung von Datenquellen in PowerBI
- Nutzung von DAX-Funktionen für fortgeschrittene Datenberechnungen
- Erstellung interaktiver Visualisierungen, Dashboards und KPIs
- Verknüpfung und Aggregation von Daten mit PowerBI-Funktionen
Datenquellen & Cloud-Integration
- Einbindung von Cloud-Datenbanken und SQL-Abfragen in PowerBI
- Nutzung von SQL-Statements zur gezielten Datenabfrage und Transformation
- Verknüpfung von Datenpipelines mit Python, SQL und PowerBI
- Grundlagen zu Data Warehousing, Joins und Relationen
Projektarbeit & Reporting mit PowerBI
- Entwicklung eines vollständigen Data Analytics Projekts mit PowerBI
- Integration von Daten aus mehreren Quellen und Einsatz von PowerBI Features
- Umsetzung realer Anwendungsfälle in interaktive Berichte
- Abschlusspräsentation der Ergebnisse und Interpretation der Insights
Das Modul behandelt die Nutzung von PowerBI zur Erstellung interaktiver Dashboards und die Integration von Cloud-Datenbanken.