Datenvisualisierung + Statistik + Analysemethoden + Datenanalyse

Diese Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse in der Analyse und Visualisierung von Daten. Teilnehmende lernen, wie statistische Auswertungen und Analysemethoden zur Erkenntnisgewinnung eingesetzt werden können, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen und darzustellen.

Modul 1: Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse
Modul 2: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
Modul 3: Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
Modul 4: Datenaufbereitung für Analyse und Reporting

Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse
  • Statistische Auswertungen: Methodeneinsatz zur Analyse großer Datenmengen im Umfeld von Big Data Analytics und Data Science.
  • Visualisierung statistischer Muster: Anwendung von Histogramm Statistik, Scatterplot Analysis und Boxplot zur Datenauswertung.
  • Analysemethoden im Einsatz: Statistikgrundlagen für Datenanalyse, Datenauswertung und analytische Entscheidungsprozesse.
  • Toolgestützte Statistik: Nutzung von Power BI Dataflows, Pivot-Auswertung und Datenquellen zur Analyse komplexer Datenstrukturen.

Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • Grundlagen der Datenanalyse: Statistik, Datenanalyse-Methoden, Data Literacy und datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen.
  • SQL & Power BI in Aktion: Datenaufbereitung, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Power BI Visualisierungen für Analysen.
  • Berufsperspektiven im Data-Umfeld: Data Analyst, Business Analyst & Data Scientist - Einstieg, Tools und gefragte Kompetenzen.
  • Datenauswertung in der Praxis: Boxplot, Histogramm, Data Storytelling & Big Data Analytics für geschäftsrelevante Insights.

Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
  • Boxplot Statistik zur Darstellung von Streuung, Median und Ausreißern in strukturierter Datenanalyse und Visualisierung.
  • Anwendung in Big Data Kontexten: Boxplot Analyse zur Mustererkennung in datenintensiven Visualisierungen und Data Science.
  • Toolbasierte Umsetzung mit Power BI Boxplot, Python-Visualisierungen und datengetriebener Modellierung.
  • Datenmengen visuell analysieren: Vergleich von Gruppen, Identifikation von Extremwerten und Ableitung statistischer Aussagen.

Datenaufbereitung für Analyse und Reporting
  • Datenbearbeitung mit Power BI: Aufbereitung von Daten für Analyse, Berichtswesen und Business Intelligence im Unternehmenskontext.
  • Werkzeuge und Methoden: Nutzung von Pivot-Analyse, Power BI und Analyseprozessen zur Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen.
  • Datenquellen verbinden: Kombination und Verwaltung von Datenquellen für Auswertung, Analyse und Visualisierung im Reporting.
  • Datenprozesse umsetzen: Bereinigung, Aggregation und Modellierung von Daten zur Erstellung von Power BI Reports und Dashboards.

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, statistische Methoden und Tools wie Power BI und SQL für datenbasierte Entscheidungen und Visualisierungen in einem Unternehmenskontext anzuwenden.