Kurs: Data Analyst - Data Quality für Data Analyst

Kursbeschreibung

Der Kurs ,,Data Analyst - Data Quality für Data Analyst" vermittelt praxisnahes Wissen zur Sicherstellung und Optimierung von Datenqualität in Unternehmen. Teilnehmende lernen Methoden, Werkzeuge und Best Practices, um Daten verlässlich und konsistent für Analysen aufzubereiten. Ziel ist es, ein Kompetenzprofil aufzubauen, das Datenqualität als Grundlage für erfolgreiche Data Analytics Projekte sichert.

Zielgruppe
Data Analysts, Business Analysts, IT-Fachkräfte sowie Fachkräfte aus Datenmanagement und Controlling, die Datenqualität verbessern und sicherstellen möchten.

Kursniveau
Von Anfänger bis Fortgeschritten

Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Grundkenntnisse in Datenanalyse oder Datenbanken sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Grundlagen der Datenqualität

Die Teilnehmenden lernen, was Datenqualität bedeutet und welche Dimensionen relevant sind (Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz). Praxisbeispiel: Bewertung einer Kundendatenbank auf Datenqualität.

  • Grundlagen von Datenqualität
  • Relevante Dimensionen
  • Bedeutung für Unternehmen
  • Praxisbeispiel Kundendatenbank

Datenfundament - Microsoft DP-900

Es werden grundlegende Datenbank- und Datenmanagement-Konzepte vermittelt. Praxisbeispiel: Analyse von Datenqualität in Azure SQL.

  • Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
  • Relationale und NoSQL-Datenbanken
  • Datenmanagement in Azure
  • Praxisbeispiel Datenqualität

Datenbereinigung mit Python

Teilnehmende lernen, wie Python zur Bereinigung, Transformation und Standardisierung von Daten eingesetzt wird. Praxisbeispiel: Bereinigung von Umfragedaten mit Pandas.

  • Python for Data Science
  • Pandas & NumPy Grundlagen
  • Transformation und Standardisierung
  • Praxisbeispiel Umfragedaten

Datenvisualisierung mit Power BI - Microsoft PL-300

Es wird vermittelt, wie Power BI genutzt werden kann, um Datenqualität zu überwachen und Ergebnisse zu kommunizieren. Praxisbeispiel: Dashboard zur Überwachung von Datenqualitätsindikatoren.

  • Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
  • Visualisierung von Datenqualität
  • KPI-Dashboards
  • Praxisbeispiel Qualitätsindikatoren

Erweiterte Datenkompetenz - CompTIA Data+

Teilnehmende erwerben Fähigkeiten, Datenqualität zu messen, zu dokumentieren und im Unternehmen zu kommunizieren. Praxisbeispiel: Durchführung einer A/B-Analyse zur Validierung von Daten.

  • CompTIA Data+
  • Methoden zur Datenbewertung
  • Interpretation und Kommunikation
  • Praxisbeispiel Datenvalidierung

Zusatzinformationen

Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.

Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

Fazit

Die Weiterbildung ,,Data Analyst - Data Quality für Data Analyst" vermittelt die zentralen Kompetenzen, um Datenqualität professionell sicherzustellen. Teilnehmende lernen Methoden, Tools und Best Practices, um die Basis für erfolgreiche Datenprojekte zu legen.