Dataanalyse + Big Data + Statistik + Machine Learning
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Analyse großer Datenmengen, der Anwendung statistischer Methoden und der Nutzung von Machine-Learning-Techniken. Die Teilnehmenden erlernen den Umgang mit Tools zur Datenmodellierung und Visualisierung, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
Modul 1: Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
Modul 2: Big-Data-Grundlagen und Analyseprozesse
Modul 3: Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
Modul 4: Einführung in die Statistik
Modul 5: Machine Learning in Datenanalyse und Automatisierung
!Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
*Statistische Grundlagen, Datenanalyse, Big Data Analytics und Methoden zur systematischen Informationsgewinnung.
*Power BI, Pivot Tabellen und SQL zur Datenmodellierung, Datenaggregation und digitalen Analyseprozessen.
*Arbeitsfelder in der digitalen Transformation: Aufgaben und Kompetenzen für Analysten und Datenexperten.
*Visualisierungstechniken mit Boxplot, Histogramm, MS Power BI und datenbasierten Reports zur Ergebnisinterpretation.
!Big-Data-Grundlagen und Analyseprozesse
*Big-Data-Konzepte: Einführung in big data sets, datenanalyse methoden und deren Einsatz in unternehmensbezogenen Analyseprozessen.
*Analyse digitaler Datenmengen: Anwendung von statistik big data und big data analyse im Rahmen betrieblicher Entscheidungsprozesse.
*Anbindung und Aufbereitung: Nutzung von datenquellen und datenaufbereitung für Analysen in Microsoft Power BI und Power BI Service.
*Visualisierung großer Datenmengen: Erstellung interaktiver Power BI Reports zur Auswertung und Präsentation komplexer Datensätze.
!Strukturierte Datenaufbereitung im Analyseprozess
*Datenmodellierung mit Power BI: Erstellung strukturierter Datenmodelle zur Nutzung in Business Intelligence und Datenanalyse.
*Pivot-Auswertung und Analyse: Anwendung von Pivot-Analyse zur Aufbereitung komplexer Daten für Auswertung und Business Analytics.
*Zusammenführen von Datenquellen: Import und Verknüpfung heterogener Datenquellen für Microsoft Power BI Reports und Dashboards.
Aggregation und Bereinigung: Durchführung grundlegender Datenaufbereitung zur Analyse in Power BI und für Datenanalysten.
!Einführung in die Statistik
*Statistische Grundlagen verstehen: Einführung in deskriptive Statistik, Datenkompetenz und grundlegende Analysemethoden für Datenanalyse.
*Daten auswerten & interpretieren: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Verteilungserkennung und Musteranalyse.
*Arbeiten mit Datenquellen: Aufbau und Analyse von Pivot-Tabellen, Umgang mit großen Datenmengen und statistischer Datenauswertung.
*Anwendung im Analysekontext: Statistiken erstellen, Datenquellen bewerten und Big Data Analytics für fundierte Entscheidungen nutzen.
!Machine Learning in Datenanalyse und Automatisierung
*Einführung maschinellen Lernens: Einsatz von Machine Learning zur Mustererkennung, Prognose und Modellbildung auf Datenbasis.
*Anwendungen im Datenkontext: Nutzung von Machine Learning in Python, Datenanalyse und Verarbeitung großer Datenmengen.
*Modelle und Methoden: Einsatz neuronaler Netze, Supervised Learning, Big Data Analyse und ML-gestützter Datenauswertung.
*Verknüpfung mit Tools: Nutzung von Power BI Skripten, Automatisierung mit MS Power Automate und Anbindung an KI-Systeme.
Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Datenanalyse- und Visualisierungstechniken anzuwenden, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Sie nutzen Power BI und Machine Learning in verschiedenen Anwendungsbereichen.