Die Methoden für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen versetzen Teilnehmende in die Lage, datengetriebene Entscheidungen effizient und vorausschauend zu gestalten.
Inhalte- Maschinelles Lernen optimiert die Verarbeitung großer Datenmengen durch automatisierte Mustererkennung. Teilnehmende trainieren Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen, um datengetriebene Entscheidungen effizienter und vorausschauender zu gestalten.
- Datenanalyse hilft, Muster und Trends in umfangreichen Datensätzen zu erkennen. Mithilfe statistischer Methoden und explorativer Techniken erarbeiten sich Data Analysts präzise Einblicke, um datenbasierte Geschäftsstrategien gezielt zu entwickeln und fundiert zu unterstützen.
- SQL ermöglicht die leistungsstarke Abfrage und Verarbeitung großer Datenbestände. Teilnehmende lernen, wie sie durch den Einsatz optimierter Joins, Aggregationen und Indexierungen relevante Informationen effizient extrahieren, strukturieren und für Analysen aufbereiten.
- Power BI erleichtert die visuelle Darstellung großer und komplexer Datenmengen. Mit interaktiven Dashboards und DAX-Funktionen erstellen Data Analysts übersichtliche Berichte, die komplexe Zusammenhänge verständlich aufbereiten und datengetriebene Entscheidungen nachvollziehbar unterstützen.
- Datenmodellierung verbessert die Strukturierung und Skalierbarkeit analytischer Prozesse. Durch den Aufbau optimierter Datenmodelle und effektiver Datenflüsse lernen Teilnehmende, große Datenmengen zuverlässig zu verarbeiten und ihre Analyseprozesse nachhaltig zu optimieren.
- Webbasierte Technologien ermöglichen eine benutzerfreundliche Bereitstellung analytischer Ergebnisse. Grundkenntnisse in Webprogrammierung helfen Data Analysts, interaktive Dashboards zu entwickeln und Analyseer