Die Schulung ist darauf ausgelegt, ein tiefgreifendes Wissen über Datenanalyse zu vermitteln und Kernkompetenzen für Datenanalyse und -visualisierung zu entwickeln. Sie umfasst Konzepte wie Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, PowerBI, Tableau, fortgeschrittene Analysetechniken einschließlich linearer Regression, Clustering, SQL für große Datenmengen und Big Data, A/B-Tests, Python für Datenanalyse, Cloud-Datenbankverwaltung und Storytelling mit Daten.

Einführung in die Datenanalyse
  • Erkunden Sie die Grundlagen der Datenanalyse und ihre Anwendungen in der Datenwissenschaft.
  • Lernen Sie die Hauptaufgaben eines Datenanalysten bei der Verwaltung und Analyse von Daten kennen.
  • Verstehen Sie, wie Python, Pandas und Tabellenkalkulationen das Rückgrat der Datenanalyse bilden.
Datenwerkzeuge für eine effiziente Analyse
  • Erwerben Sie Kenntnisse in GitHub für die Verwaltung von Datenanalyseprojekten.
  • Verwenden Sie Terminalbefehle, um Daten-Workflows einzurichten und zu verwalten.
  • Setzen Sie Programmierwerkzeuge ein, um datengesteuerte Prozesse zu verbessern.
Fortgeschrittene Tabellenkalkulationstechniken
  • Führen Sie Datenanalysen mit komplexen Formeln in Google Sheets und Excel durch.
  • Entwickeln Sie Daten-Dashboards für die Visualisierung und Berichterstellung.
  • Extrahieren, bereinigen und transformieren Sie Daten für eine nahtlose Analyse.
Datenaufbereitung und -bereinigung
  • Lernen Sie Techniken zur Bereinigung von Daten für die Analyse.
  • Organisieren und strukturieren Sie Daten für eine effektive Nutzung in Programmiertools.
  • Verbessern Sie die Zuverlässigkeit und Nutzbarkeit von Daten mit Vorverarbeitungsmethoden.

Der Python-Datenanalyst behandelt den Einsatz von Python, Pandas, SQL, PowerBI, Tableau und A/B-Tests für Datenvisualisierung, Datenstatistiken und explorative Analysen, wobei der Python-Datenanalyst GitHub und Tabellenkalkulationen integriert.