Der Data Analyst-Kurs
beginnt mit einer intensiven Einführung in die Python-Programmierung. Hier lernen die Teilnehmer die Grundlagen, darunter Datentypen, Funktionen und die Prinzipien der objektorientierten Programmierung. Dieses Modul bildet das Fundament für die weiteren Kursinhalte, indem es den Teilnehmern ermöglicht, Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Durch die Einführung in Test Driven Development sammeln sie wertvolle Erfahrungen für den praktischen Einsatz in professionellen Datenprojekten.

Im Modul Statistische Methoden

vertiefen die Teilnehmer ihre Kenntnisse in der Datenanalyse durch die Anwendung von MS Excel. Hier lernen sie, statistische Konzepte und Methoden zu verstehen und in der Praxis anzuwenden. Diese Fähigkeiten sind entscheidend, um Datenmuster zu erkennen und analytische Schlüsse für betriebliche Entscheidungen zu ziehen. Durch praktische Übungen mit MS Excel festigen die Teilnehmer ihre Kenntnisse und werden sicherer im Umgang mit grundlegenden statistischen Tools.

Das Modul Business Intelligence (BI)

führt die Teilnehmer in die Grundlagen und Anwendung moderner BI-Tools ein. Sie lernen, wie sie mithilfe von BI-Technologien wertvolle Einblicke aus Daten gewinnen und diese für Unternehmensentscheidungen aufbereiten. Die Teilnehmer erwerben hier die Fähigkeit, BI-Strategien zu entwickeln und anzuwenden, die Unternehmen dabei unterstützen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Im Bereich Datenbanken & SQL

erlernen die Teilnehmer den strukturierten Aufbau und die Verwaltung von Datenbanken. Mithilfe von SQL (Structured Query Language) können sie auf große Datenmengen zugreifen und diese organisieren, um sie für weitere Analysen nutzbar zu machen. Dieses Modul vermittelt wesentliche Fähigkeiten für den Umgang mit relationalen Datenbanken, ein unverzichtbares Wissen für Data Analysts, die mit umfangreichen Datensätzen arbeiten.

Das Modul Python für Datenanalysten

bringt die Teilnehmer in Kontakt mit spezialisierten Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy, die für die Datenverarbeitung und -analyse von zentraler Bedeutung sind. Darüber hinaus lernen sie grundlegende Techniken für das Erstellen von Visualisierungen, um Daten aussagekräftig darzustellen. Dieser Teil des Kurses vermittelt praxisnahe Kenntnisse, die in der Datenanalyse täglich gebraucht werden.

Im Modul Datenschnittstellen

lernen die Teilnehmer, wie sie verschiedene Datensysteme miteinander verbinden und verwalten. Sie verstehen, wie sie Schnittstellen effektiv einrichten und überwachen, um Daten nahtlos in ihre Analysen zu integrieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es ihnen, in einer zunehmend vernetzten Welt flexibel mit verschiedenen Datenquellen zu arbeiten.

Das Dashboard-Modul

fokussiert sich auf die Gestaltung und Erstellung interaktiver Dashboards, mit denen datenbasierte Berichte erstellt und visualisiert werden können. Die Teilnehmer lernen, wie sie mit Tools wie Microsoft Power BI beeindruckende visuelle Darstellungen entwickeln, die komplexe Informationen auf den Punkt bringen und für Entscheidungsfindung nutzbar machen.

Zum Abschluss

des Kurses wird das Gelernte in einem eigenständigen Datenprojekt praktisch angewandt. Die Teilnehmer planen, entwickeln und präsentieren ein Projekt, in dem sie alle erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten aus den Bereichen Python, BI, SQL und Dashboard-Design bündeln. Dies ermöglicht ihnen, sich in einem praxisnahen Kontext zu beweisen und die vielseitigen Kompetenzen eines Data Analysts zu demonstrieren.

Im letzten Modul

werden die Teilnehmer auf ihre berufliche Zukunft vorbereitet. Die Arbeitsmarktvorbereitung umfasst Schulungen in Rhetorik, die Anwendung moderner KI-Tools und gezielte Unterstützung beim Aufbau eines professionellen LinkedIn-Profils. Diese ergänzenden Inhalte stellen sicher, dass die Teilnehmer umfassend für ihre Karriere als Data Analyst gerüstet sind und ihr Fachwissen selbstbewusst präsentieren können.


Nach Abschluss des Kurses

sind die Teilnehmer in der Lage, Daten zu verwalten, zu analysieren und
daraus gezielte Maßnahmen abzuleiten. Sie erlernen dabei die notwendigen Programme und Fähigkeiten, um diese Aufgaben kompetent zu bewältigen. Zusätzlich erhalten die Teilnehmer Zertifikate von renommierten Institutionen wie Microsoft. Der Kurs ist so konzipiert, dass er keine Vorkenntnisse oder den Besuch eines vorherigen Kurses voraussetzt. Die Absolventen können sich nach dem Kurs auf Stellen als Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Reporting Specialist, Data Consultant, Power BI Developer, Data Visualization Specialist oder Data Manager bewerben.


Didaktik

In der Schulung verwenden wir eine Vielzahl von didaktischen Methoden, um den Teilnehmern die Lerninhalte effektiv zu vermitteln. Dazu gehören:

Frontalunterricht:

Der Trainer stellt in etwa einem Viertel der Unterrichtszeit neue Konzepte und Inhalte vor. Dies ermöglicht eine klare Einführung in komplexe Themen und bietet den Teilnehmern eine solide Grundlage, auf der sie weiter aufbauen können.

Selbstlernphasen:

In den restlichen drei Vierteln der Unterrichtszeit arbeiten die Teilnehmer selbstständig mit den vorgestellten Materialien. Diese Phasen fördern die eigenständige Vertiefung des Gelernten und ermöglichen es den Teilnehmern, in ihrem eigenen Tempo zu arbeiten.

Übungen und Hausaufgaben:

Praktische Übungen und regelmäßige Hausaufgaben sind integraler Bestandteil des Kurses. Diese Aufgaben helfen den Teilnehmern, das Gelernte anzuwenden und zu festigen. Beispielsweise könnte eine Übung darin bestehen, eine einfache Datenanalyse mit Python durchzuführen, was direkt auf den realen Einsatz im Arbeitsumfeld vorbereitet.

SWOT-Analyse:

Diese Methode wird verwendet, um die Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken in Bezug auf bestimmte Lerninhalte oder Projekte zu identifizieren. Sie fördert das kritische Denken und die strategische Planung, was für Data Analysts entscheidend ist.

Präsentationen:

Teilnehmer erstellen und halten Präsentationen zu verschiedenen Themen. Dies stärkt nicht nur ihre Kommunikationsfähigkeiten, sondern vertieft auch ihr Verständnis der behandelten Inhalte, indem sie diese an ihre Mitteilnehmer vermitteln müssen.

Gesprächsübungen:

In speziellen Übungseinheiten, wie zum Beispiel einem simulierten Vorstellungsgespräch, können die Teilnehmer ihre mündlichen Fähigkeiten und ihre Fähigkeit zur Selbstpräsentation verbessern. Dies bereitet sie optimal auf reale Bewerbungssituationen vor.

Programmierungsprojekte:

Ein besonders wichtiger Teil des Kurses sind die Programmierprojekte. Diese Aufgaben erfordern es, dass sich die Teilnehmer intensiv mit konkreten Programmierproblemen auseinandersetzen und eigenständig Lösungen entwickeln. Programmieren lernt man am besten, indem man sich an echten Herausforderungen versucht und durch das "Zähne ausbeißen" praktische Erfahrung sammelt. Diese Projekte bereiten die Teilnehmer hervorragend auf die Anforderungen der Arbeitswelt vor, da sie die theoretischen Kenntnisse in praxisnahen Szenarien anwenden.

Sachtextaufgaben:

Ergänzend zu den Programmierprojekten setzen wir auch auf Sachtextaufgaben, bei denen die Teilnehmer komplexe Sachverhalte analysieren und ihre Lösungsstrategien schriftlich dokumentieren. Dies fördert das strukturierte Denken und die Fähigkeit, technische Inhalte klar und verständlich darzustellen.

Quizzes:

Nach jedem Modul werden Quizzes mit Multiple-Choice-Fragen eingesetzt, um das erlernte Wissen zu überprüfen. Diese Quizzes müssen bestanden werden, um zum nächsten Modul voranzuschreiten. Dies fördert die kontinuierliche Auseinandersetzung mit dem Lernstoff und stellt sicher, dass alle Teilnehmer auf dem gleichen Wissensstand bleiben.