- Erforschen von Grundlagen der Datenanalyse und Rolle der Datenvisualisierung in Entscheidungsfindung
- Erkenntnisse von KPIs, Zielgruppen und datenbasierte Kommunikation innerhalb der Datenanalyse
- Datenvorbereitung als essenzielle Vorbedingung für effiziente Datenvisualisierung
Datenvisualisierung mit Python und Pandas
- Erstellung von aussagekräftigen Graphiken mit Python, Pandas, Matplotlib und Seaborn für fortgeschrittene Datenanalyse
- Visualisierung von Trends und Mustern durch gezielte Datenvisualisierungstechniken
- Analyseergebnisse interpretieren durch visuelle Repräsentation im Datenanalyseprozess
Tableau für interaktive Visualisierung
- Entwicklung dynamischer Dashboards und KPI-Charts mit Tableau für professionelle Datenvisualisierung
- Nutzung von Sets, LODs und Parametern zur Führung komplexer Datenanalyse-Visuals
- Verknüpfung von Datenquellen für umfassende Tableau-Visualisierung in Business-Kontexten
Visualisierungstechniken für unterschiedliche Datenarten
- Verwendung von Balken-, Linien-, Kreis- und Streudiagrammen sowie Heatmaps zur gezielten Visualisierung
- Anwendung von vergleichenden Darstellungen und Zeitreihenanalysen in der Datenanalyse
- Daten-Storytelling: Visuelle Vorbereitung datenbasierter Ergebnisse zur Kommunikation in der Datenanalyse
Praktische Anwendung in Datenvisualisierung
- Eigenverantwortliche Realisierung eines Datenvisualisierungsprojekts mit Schwerpunkt auf Datenanalyse
- Eingliederung von Datenanalyse-Ergebnissen in eine interaktive visuelle Datenpräsentation
- Darstellung datengestützter Business Insights mittels überzeugender Visualisierung