Die praxisorientierte Datenanalyse mit realen Fallbeispielen vermittelt die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge verständlich darzustellen und datengetriebene Entscheidungen fundiert zu treffen.
Kernkompetenzen Data Analyst- Datenanalyse ermöglicht die Identifikation von Mustern und Trends in Unternehmensdaten. Mithilfe statistischer Methoden und explorativer Techniken gewinnen Data Analysts wertvolle Einblicke, die zur Optimierung von Prozessen und Strategien im unternehmerischen Alltag beitragen.
- SQL sorgt für eine effiziente Verarbeitung großer Datenbestände. Teilnehmende lernen, wie sie mit optimierten Abfragen, Joins und Aggregationen relevante Informationen schnell extrahieren und zielgerichtet für datenbasierte Analysen nutzen.
- Strukturierte Datenmodellierung verbessert den analytischen Umgang mit realen Fallbeispielen. Durch optimierte Datenflüsse und praxiserprobte Modellierungsansätze erhalten Data Analysts die Werkzeuge, um komplexe Daten systematisch zu analysieren und daraus fundierte Ergebnisse abzuleiten.
Visualisierung und erweiterte Techniken
- Power BI erleichtert die Visualisierung realer Geschäftsdaten. Teilnehmende lernen, interaktive Dashboards zu erstellen und DAX-Funktionen gezielt einzusetzen.
- Webtechnologien ermöglichen den flexiblen Zugriff auf Analyseberichte und Dashboards. Grundlegende Kenntnisse in Webprogrammierung helfen Teilnehmenden, datengestützte Erkenntnisse benutzerfreundlich bereitzustellen und mobil sowie plattformübergreifend zugänglich zu machen.
- Maschinelles Lernen erweitert die Analysemöglichkeiten anhand realer Daten. Data Analysts trainieren Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen, um Prognosen zu verbessern, Muster frühzeitig zu erkennen und datengetriebene Optimierungen gezielt umzusetzen.