- Verständnis der Rolle von Data Analytics in Unternehmen
- Förderung datenbasierter Entscheidungen durch gezielte Data Analysis
- Einblick in Rollen, Tools und Methoden innerhalb von Data Analytics-Strategien
Python-basierte Data Analysis Methoden
- Erlernen von Python-Basics wie Bedingungen, Schleifen und Funktionen für Data Analytics
- Nutzen von Listen, Dictionaries und Logik in der Data Analysis
- Kleine Projekte zur Anwendung von Data Analytics-Techniken
Effiziente Arbeit mit Pandas
- Data Cleaning und Feature Engineering für tiefgehende Data Analysis
- Anwendung von Visualisierungen zur datenbasierten Entscheidungsfindung im Data Analytics-Bereich
- Verknüpfung von Datenquellen und explorative Data Analysis durch Pandas
Analysemethoden für datengetriebene Entscheidungen
- Nutzung von A/B Testing, Regression und Clustering zur Hypothesenbewertung in der Data Analysis
- Einsatz von statistischen Techniken zur Prozessoptimierung durch Data Analytics
- Analyse von KPIs zur Unterstützung von Data Analytics-Entscheidungen
Datenvisualisierung und Reporting-Techniken
- Erstellung interaktiver Dashboards mit Tableau zur Darstellung der Data Analysis-Ergebnisse
- Nutzung von KPIs und LODs für effektive Berichte im Data Analytics-Umfeld
- Integrierte Nutzung mehrerer Datenquellen für strukturierte Data Analysis zur Entscheidungsfindung