Statistik + Datenanalyse + Power BI + Datenaufbereitung
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Statistik und der Datenanalyse, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Teilnehmenden lernen, wie Datenquellen bewertet und verschiedene Analysemethoden angewendet werden, um datengetriebene Einblicke zu gewinnen.
Modul 1: Einführung in die Statistik
Modul 2: Power BI Statistik in Analyseprozessen
Modul 3: Power Query in der datenbasierten Analysearbeit
!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.
!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.
!Power BI Statistik in Analyseprozessen
*Statistische Verfahren umsetzen: Analyse von Big Data mit Power BI Tools, Power BI DAX und Power BI Bericht.
*Darstellung von Ergebnissen: Nutzung von Boxplot Power BI, Histogramm Statistik und Power BI Visuals zur Ergebnispräsentation.
*Vorbereitung und Struktur: Einsatz von Datenmodellierung und Power BI Datenaufbereitung für aussagekräftige Analyseergebnisse.
*Integration von Tools: Verbindung von Power BI AI, Python Skript Power BI und Power BI Datenquellen für automatisierte Auswertung.
!Power Query in der datenbasierten Analysearbeit
*Automatisierte Datenaufbereitung: Nutzung von Power Query zur Transformation und Strukturierung großer Datensätze.
*Quellen kombinieren: Zusammenführung mehrerer Datenquellen für Analysen mit Pivot-Tabellen und Power BI.
*Modellierung in Power BI: Aufbau strukturierter Tabellenmodelle zur Visualisierung und Datenanalyse.
*Einsatz in Big Data: Anwendung in der Analyse großer Datenmengen und Vorbereitung für Business Analytics Tools.
Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden die Anwendung von Power BI und Power Query für datenbasierte Analysen. Sie können Datenquellen integrieren, visualisieren und für Geschäftsanalysen aufbereiten.