Teilnehmende lernen, große Datenmengen mithilfe von Joins, Indexierungen und Aggregationen zu analysieren und Entscheidungen methodisch vorzubereiten.

Explorative Datenanalyse unterstützt die Erkennung von Mustern, Abweichungen und Trends in komplexen Datensätzen. Durch statistische Methoden und visuelle Verfahren gewinnen Fachkräfte im Bereich Data Analytics fundierte Einblicke und können datenbasierte Geschäftsprozesse optimieren.
Power BI ist ein zentrales Werkzeug im Data Analytics Umfeld, um Ergebnisse verständlich darzustellen. Mit interaktiven Dashboards und DAX Funktionen lernen Teilnehmende, Analyseergebnisse strukturiert aufzubereiten und Entscheidungsprozesse visuell zu unterstützen.
Effiziente Datenmodellierung erhöht die Qualität und Performance großer Datensätze. Im Kontext von Data Analytics entwickeln Teilnehmende skalierbare Strukturen und optimierte Datenflüsse, um Analysen nachvollziehbar und flexibel umzusetzen.
Webtechnologien ergänzen Data Analytics durch interaktive Anwendungen. Grundkenntnisse in HTML, CSS und API Nutzung helfen dabei, Dashboards zu entwickeln, die Ergebnisse benutzerfreundlich präsentieren und den Zugang zu Analysen erleichtern.
Maschinelles Lernen erweitert die Perspektiven im Bereich Data Analytics durch automatisierte Mustererkennung und Prognosemodelle. Im Kurs trainieren Teilnehmende Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen, um datengetriebene Prozesse zu optimieren und präzisere Vorhersagen zu ermöglichen.

Kursinhalte im Überblick
  • SQL Grundlagen für strukturierte Abfragen und Datenverarbeitung im Data Analytics Kontext
  • Explorative Datenanalyse mit statistischen Methoden und Visualisierungstechniken
  • Power BI für interaktive Dashboards und Berichte in Data Analytics Projekten
  • Datenmodellierung und Optimierung von Datenflüssen im Data Analytics Umfeld
  • Webtechnologien (HTML, CSS, APIs) zur Entwicklung interaktiver Anwendungen
  • Einführung in maschinelles Lernen zur Erweiterung der Data Analytics Methoden