- Verständnis von Aufgaben eines Data Analysts und Bedeutung von Data Analytics in Unternehmen
- Einführung in Datenanalysen mit PowerBI und tabellarischen Daten
- Nutzung von PowerBI für Deskriptive Statistik und dynamische Berichterstellung
- KPIs verstehen und mit PowerBI visualisieren
Einführung in Python für Datenanalyse
- Grundlagen: Variablen, Strings, Listen, Schleifen und Bedingungen in Python
- Struktur und Aufbau von Datenanalyseprozessen mit Python-Skripten
- Datenimport und Vorbereitung in Python für PowerBI-Anwendung
- Übungen für Datenmanipulation und vorbereitende Datenanalysen
Analysetools in PowerBI kennenlernen
- Importieren und Modellieren von Datenquellen in PowerBI
- Fortgeschrittene Berechnungen mit DAX-Funktionen
- Erstellen von interaktiven Visualisierungen, Dashboards und KPIs
- Datenverknüpfung und -aggregation mit PowerBI
Datenquellen und Cloud-Nutzung
- Einbindung von Cloud-Datenbanken und SQL-Nutzung in PowerBI
- Gezielte Datenabfragen und Transformation mit SQL-Statements
- Verknüpfung von Datenpipelines durch Python, SQL und PowerBI
- Grundlagen zu Data Warehousing, Joins und Relationen
Projekte und Berichterstellung in PowerBI
- Entwicklung eines kompletten Data Analytics Projekts mit PowerBI
- Nutzung von Power BI Features für Mehrquellen-Integration
- Reale Anwendungsszenarien in interaktiven Berichten
- Präsentation und Interpretation der Data Analytics Ergebnisse