- Einführung in Data Analysis und die Bedeutung datenbasierter Entscheidungen
- Verständnis für KPIs, Datentypen und typische Datenquellen in der Data Analysis
- Einstieg in analytisches Denken mit realen Data Analysis Business-Beispielen
Daten Analyse mit Python und Pandas
- Daten laden, filtern, bereinigen und transformieren mit Pandas für effektive Data Analysis
- Explorative Data Analysis und erste Visualisierungen zur Mustererkennung
- Verwendung von Funktionen, Loops und Conditions zur Automatisierung von Data Analysis
Nutzung weiterer Daten Analyse Tools
- Einsatz von Spreadsheets für deskriptive Statistik und vorbereitende Data Analysis
- SQL zur strukturierten Data Analysis mit Joins, Aggregationen und CTEs
- Visualisierungsergebnisse der Data Analysis in Tableau: Dashboards, KPIs und Stories
Statistische Methoden in der Daten Analyse
- Durchführung von A/B Tests, Regressionen und Verteilungen für präzise Data Analysis
- Interpretation von Ergebnissen zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung
- Anwendung statistischer Data Analysis Verfahren auf echte Datensätze
Projektarbeit mit Daten Analyse Tools
- Eigenständige Data Analysis mit Python, SQL und Tableau
- Verknüpfung und Analyse multipler Datenquellen im Rahmen von Data Analysis
- Erstellung eines interaktiven Reporting-Dashboards zur Präsentation von Data Analysis Erkenntnissen
Der Kurs bietet praxisnahe Anwendungen von Daten Analyse mit Python, Pandas, SQL und Tableau zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.