Strukturierte Datenverarbeitung ist zentral für Business Intelligence und Data Analytics und vermittelt grundlegende Methoden zur Analyse, Modellierung und Visualisierung von Daten für betriebliche Entscheidungsprozesse.
Datenmanagement und Pipelines- Aufbau effizienter Datenpipelines
- Entwicklung automatisierter Workflows zur Bereinigung und Transformation großer Datenmengen
- Konsistente Bereitstellung von Daten für Analysezwecke
Datenbanken und SQL
- Einsatz von SQL zur Strukturierung und Auswertung umfangreicher relationaler Datenbestände
- Präzise Aufbereitung der Daten für analytische und berichtsorientierte Anwendungen mittels Joins, Aggregationen und Filterfunktionen
Datenanalyse und Statistik
- Systematische Identifizierung von Zusammenhängen und Trends durch explorative Datenanalysen
- Prüfung von Hypothesen und Treffen von auf Daten gestützten Entscheidungen durch statistische Verfahren
Visualisierung und Reporting
- Visuelle Aufbereitung von Analyseergebnissen mit Power BI
- Erstellung interaktiver Dashboards und Nutzung von DAX-Funktionen
- Übersichtliche Darstellung komplexer Datenbeziehungen und verständliche Kommunikation zentraler Erkenntnisse
Ergänzende Methoden des Maschinellen Lernens
- Behandlung von Verfahren wie Klassifikation und Vorhersagemodellierung
- Überführung datenwissenschaftlicher Erkenntnisse in strategische Anwendungen