Machine Learning: Big Data Analyst und große Datenmengen

Machine Learning + Big Data + Datenanalyse + Power BI

Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung von Machine Learning und Big Data im Bereich der Datenanalyse. Dabei werden verschiedene Methoden und Tools zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen vorgestellt, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.

Modul 1: Machine Learning in Datenanalyse und Automatisierung
Modul 2: Big Data im Business-Analytics-Umfeld
Modul 3: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
Modul 4: Einführung in die Datenanalyse
Modul 5: Statistische Auswertung mit Microsoft Power BI
Modul 6: Einführung in die Statistik

!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.

!Big Data im Business-Analytics-Umfeld
*Big-Data-Strukturen: Analyse großer Datenbestände mit Fokus auf Big-Data-Statistiken, Datenanalyse und digitale Transformation.
*Business-Analytics-Tools: Nutzung von Business-Analytics-Prozessen und Big-Data-Methoden zur Bewertung betrieblicher Fragestellungen.
*Verarbeitung in Power BI: Einsatz von Power-BI-Grundlagen zur Aufbereitung von Daten und Visualisierung von Big Data für Data Analysts.
*Analyseergebnisse berichten: Umsetzung von Big-Data-Präsentationen in Power-BI-Berichten und Nutzung im Business-Analyse-Kontext.

!Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
*Datenquellen erschließen: Import strukturierter Datenquellen zur Vorbereitung statistischer und analytischer Auswertungen.
*Modellierung von Datenstrukturen: Entwicklung logischer Datenmodelle für Business Analytics und Big Data Analyseverfahren.
*Power BI Dataflows: Nutzung von Power BI zur Anbindung externer Datenquellen und Erstellung modellbasierter Datenanalysen.
*Anwendung in der Analyse: Datenmodellierung für Pivot-Tabellen, Visualisierung und Statistik im Analysekontext.

!Einführung in die Datenanalyse
*Grundlagen der Datenanalyse: Einführung in Statistik, Datenanalyse-Methoden, Datenkompetenz und datengetriebene Entscheidungsfindung.
*Arbeiten mit Power BI & SQL: Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Pivot-Tabellen und Power BI-Visualisierungen zur Analyse.
*Berufsfeld Data & Analytics: Einblick in Data Analyst, Business Analyst und Data Scientist Quereinstieg mit relevanten Tools und Skills.
*Von Daten zu Insights: Anwendung von Data Storytelling, Boxplot, Histogramm & Datenauswertung für datenbasierte Geschäftsstrategien.

!Statistische Auswertung mit Microsoft Power BI
*Daten statistisch analysieren: Einsatz von Power BI Statistik zur Auswertung großer Datenmengen und Erstellung datenbasierter Berichte.
*Diagrammtypen nutzen: Anwendung von Scatterplot, Histogramm Statistik und Pivot Tabellen für statistische Visualisierungen.
*Aufbereitung für Analysen: Datenaufbereitung, Datenmenge Tabelle und Datenmodellierung zur Unterstützung der Datenauswertung.
*Automatisierte Prozesse: Einsatz von Power BI Dataflows, Power BI Skript und DAX Funktionen zur Analyseautomatisierung.

!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.

Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden den Einsatz von Machine Learning und Big Data-Tools zur Analyse großer Datenmengen. Sie sind in der Lage, Power BI und andere Analysewerkzeuge anzuwenden und zu integrieren.