Grundlagen der Datenanalyse und effiziente Datenaufbereitung erlernen
  • Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, bereinigen und für Analysen vorbereiten
  • Muster, Trends und Zusammenhänge durch explorative Analysetechniken identifizieren


SQL-Abfragen und relationale Datenbanken für Datenverarbeitung und -analyse nutzen
  • Daten effizient verwalten, selektieren und durch SQL-Abfragen gezielt analysieren
  • Joins und Aggregationen verwenden, um komplexe Beziehungen innerhalb der Daten darzustellen


Zentrale Data Science-Konzepte verstehen und statistische Modelle anwenden
  • Regressionsanalysen nutzen, um Vorhersagemodelle zu erstellen und Muster zu erkennen
  • Clustering- und Klassifikationsmethoden einsetzen, um Daten sinnvoll zu segmentieren


Statistische Grundlagen für fundierte Dateninterpretation und Entscheidungsfindung
  • Deskriptive Statistik nutzen, um Kennzahlen zu berechnen und Daten zu interpretieren
  • Hypothesentests und Wahrscheinlichkeitsrechnung für präzise Analysen und Prognosen einsetzen