- Grundverständnis von Data Analytics in modernen Unternehmen
- Datenbasierte Entscheidungsfindung durch gezielte Data Analysis und Interpretation
- Überblick über Rollen, Tools und Grundlagen der Data Analysis im Rahmen von Data Analytics Strategien
Techniken der Data Analysis mit Python
- Python-Grundlagen: Bedingungen, Schleifen, Funktionen für Data Analytics Workflows
- Datenstrukturierung mit Listen, Dictionaries und Logik-Operationen in der Data Analysis
- Mini-Projekte zur Anwendung von Data Analytics Techniken und analytischem Denken
Analytisches Arbeiten mit Pandas
- Data Cleaning, Filtering und Feature Engineering großer Datensätze für tiefgehende Data Analysis
- Visualisierungstechniken zur Unterstützung von datengetriebenen Entscheidungen im Data Analytics Kontext
- Zusammenführung von Datenquellen und explorative Data Analysis mit Python und Pandas
Entscheidungsorientierte Analyseverfahren
- Anwendung von A/B Testing, Regression und Clustering zur Validierung von Hypothesen in der Data Analysis
- Verwendung von statistischen Methoden zur Optimierung von Geschäftsprozessen mit Data Analytics Tools
- Interpretation von KPIs zur Steuerung datengetriebener Entscheidungen im Rahmen von Data Analytics
Datenvisualisierung und Reporting
- Erstellung interaktiver Dashboards mit Tableau zur Darstellung von Data Analysis Ergebnissen
- Verwendung von KPIs und LODs für aussagekräftige Berichte im Data Analytics Umfeld
- Nutzung multipler Datenquellen zur Entscheidungsunterstützung durch strukturierte Data Analysis
Die Anwendung von Data Analytics Techniken ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen fundiert zu validieren und zu optimieren.