Teilnehmende lernen, warum eine hohe Datenqualität die Grundlage jeder verlässlichen Analyse bildet und wie diese gezielt sichergestellt und geprüft werden kann.

Inhalte und Methoden

Im Zentrum stehen praxisnahe Methoden zur Identifikation und Behebung typischer Datenfehler wie Duplikate, fehlende Werte oder Widersprüche innerhalb von Datensätzen.

  • Teilnehmende befassen sich mit Datenbereinigung, Validierungsregeln und automatisierbaren Workflows, die eine konsistente Datenbasis ermöglichen.
  • Es wird vermittelt, wie standardisierte Datenprozesse als Qualitätskontrolle in analytische Abläufe integriert werden können.

Zielsetzung und Anwendung

Der Kurs verbindet diese Konzepte mit konkreten fachlichen Anforderungen. Saubere Daten sind der Schlüssel zum Erfolg bei der Vorbereitung von Dashboards, der Durchführung explorativer Analysen oder dem Aufbau von Reports. Der Kurs legt damit eine wesentliche Grundlage für analytische Sorgfalt und bietet gleichzeitig einen fundierten Einstieg in die praktische Arbeit als Data Analyst.