- Verständnis der Data Analytics und ihrer Rolle bei datenbasierten Entscheidungen
- Unterscheidung zwischen strukturierten und unstrukturierten Datenquellen
- Datengetriebene Ansätze zur Optimierung von Unternehmensleistungen
Überblick über Data Analytics-Werkzeuge
- Bekannte Tools für die Data Analytics-Praxis: Python, SQL, Excel
- Cloud-Services für erweiterte Data Analytics
- Kombination mehrerer Tools für effiziente Datenprozesse
Datenbereinigung und -vorbereitung
- Entfernung inkonsistenter und fehlerhafter Daten
- Transformation von Daten zur Verbesserung der Analyse
- Effiziente Arbeitsabläufe durch Automatisierung mit Python- und SQL-Skripten
Datenabfrage und Datenmanipulation
- SQL-Abfragen zur Filterung, Aggregation und Transformation von Daten
- Nutzung von Pandas und Data Analytics-Bibliotheken zur Datenmanipulation
- Mustererkennung mit statistischen Methoden
Techniken der Datenvisualisierung
- Erstellung interaktiver Dashboards und Visualisierungen
- Matplotlib, Seaborn und fortschrittliche BI-Tools verwenden
- Storytelling mit Daten als entscheidende Data Analytics-Fähigkeit
Business Intelligence und Berichte
- Automatisierung von Reporting-Prozessen in der Data Analytics
- KPIs und Unternehmensmetriken interpretieren
- Kommunikation datenbasierter Handlungsempfehlungen
Praktische Data Analytics-Projekte
- Bearbeitung von realen Datensätzen in Projektarbeiten
- Anwendung von Data Analytics-Methoden zur Problemlösung
- Erkenntnisse aus den Data Analytics für geschäftliche Entscheidungen