Die Anwendung statistischer Methoden und explorativer Techniken ermöglicht es Teilnehmenden, Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen und datenbasierte Geschäftsentscheidungen fundiert vorzubereiten.
Statistische Methoden und Maschinelles Lernen- Anwendung statistischer Methoden und explorativer Techniken zur Gewinnung wertvoller Einblicke
- Maschinelles Lernen erweitert die klassischen Methoden der Statistik und Datenverarbeitung
- Training von Modellen für überwachtes und unüberwachtes Lernen zur Mustererkennung, Prognoseerstellung und Gestaltung intelligenter datengetriebener Prozesse
Datenverarbeitung und Modellierung
- Strukturierte und effiziente Verarbeitung relationaler Daten mittels SQL
- Erstellung optimierter Abfragen, Einsatz von Joins und Anwendung von Indexierungen zur gezielten Analyse großer Datenbestände und Extraktion aussagekräftiger Informationen
- Effektive Datenmodellierung zur strukturierten Organisation großer Datenmengen und effizienten Nutzung geschäftsrelevanter Informationen
- Optimierung von Datenflüssen zur nachhaltigen Verbesserung analytischer Prozesse
Datenvisualisierung und Präsentation
- Nutzung webbasierter Technologien zur Bereitstellung interaktiver Datenanalysen
- Entwicklung benutzerfreundlicher Dashboards und Visualisierungen mittels grundlegender Kenntnisse in Webprogrammierung, um datengetriebene Entscheidungen anschaulich zu präsentieren
- Visuelle Analyse umfangreicher Datensätze mittels Power BI
- Erstellung verständlicher Datenauswertungen und aussagekräftiger Berichte basierend auf analytischen Ergebnissen unter Verwendung interaktiver Dashboards und DAX-Funktionen