Datenvisualisierung + Statistik + Data Science + Analyse

Diese Weiterbildung vermittelt wesentliche Kenntnisse in der Datenvisualisierung und Statistik. Sie behandelt die Nutzung von Boxplot, Histogramm und Scatterplot zur Analyse und Interpretation von Daten im Kontext von Big Data und datengetriebener Modellierung.

Modul 1: Datenvisualisierung - Analyse und Darstellung von Datenmustern
Modul 2: Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
Modul 3: Einführung in die Statistik
Modul 4: Scatterplot - Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen

Datenvisualisierung - Analyse und Darstellung von Datenmustern
  • Grundlagen der Visualisierung: Diagrammtypen wie Boxplot, Histogramm und Scatterplot zur explorativen Datenanalyse einsetzen.
  • Datenquellen strukturieren: Power BI Dataflows, Python und Datenaufbereitung für visuelle Darstellung und Interpretation.
  • Visuelle Analysen: Anwendung statistischer Methoden auf große Datenmengen mit Fokus auf datenbasierte Auswertungen.
  • Darstellung komplexer Daten: Muster erkennen, Visualisierungen erstellen und Analyseergebnisse systematisch kommunizieren.

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.

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.

Scatterplot - Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen
  • Einsatz von Scatterplot zur Darstellung von Korrelation, Streuung und Struktur in Datenanalyse und Data Science Anwendungen.
  • Analyse großer Datenmengen mit Scatterplot Analysis im Kontext von Big Data, Statistik und explorativen Visualisierungen.
  • Techniken zur Erstellung mit Python, Power BI Visuals und Datenaufbereitung für interaktive Visualisierung von Beziehungen.
  • Nutzung in Analyseprozessen: Scatterplot als Methode zur Interpretation und Strukturierung heterogener Datenquellen.

Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Boxplots, Histogramme und Scatterplots für datenbasierte Analysen in Big Data Kontexten einzusetzen und die gewonnenen Erkenntnisse zur Entscheidungsfindung anzuwenden.