Der Kurs vermittelt praxisnahes Wissen für datengetriebene Entscheidungsprozesse, wobei Teilnehmende lernen, moderne Tools, Methoden und Workflows im Bereich Data Analytics gezielt einzusetzen, um Daten systematisch zu verarbeiten, zu analysieren und für fundierte Geschäftsentscheidungen nutzbar zu machen.
Maschinelles Lernen im Data Analytics-Kontext- Automatisierte Mustererkennung mit überwachten und unüberwachten Lernverfahren
- Einsatz von Prognosemodellen zur Optimierung datengetriebener Prozesse
- Integration von Machine-Learning-Workflows in Data Analytics Anwendungen
Explorative Datenanalyse und Statistik
- Identifikation von Mustern, Trends und Zusammenhängen in großen Datensätzen
- Anwendung statistischer Methoden für Data Analytics Szenarien
- Hypothesenbildung und Validierung durch explorative Techniken
SQL und relationale Datenbanken für Data Analytics
- Strukturierte Speicherung, Abfrage und Verarbeitung von Daten
- Nutzung von Joins, Aggregationen und Indexierungen zur Effizienzsteigerung
- Praxisorientierte Übungen mit SQL im Data Analytics Umfeld
Visualisierung mit Power BI
- Erstellung interaktiver Dashboards für Data Analytics Projekte
- Verwendung von DAX-Funktionen für dynamische Kennzahlen
- Visuelle Aufbereitung komplexer Analysen für Entscheidungsträger
Datenmodellierung und Datenmanagement
- Aufbau skalierbarer Datenstrukturen im Data Analytics Prozess
- Modellierung effizienter Datenflüsse für große Datenmengen
- Sicherstellung von Datenqualität und Konsistenz
Webtechnologien für interaktive Analysen
- Integration browserbasierter Dashboards in Data Analytics Projekte
- Anwendung grundlegender Webprogrammierung (HTML, CSS, APIs)
- Benutzerfreundliche Darstellung von Analyseergebnissen
Praxisprojekt Data Analytics
- Eigenständige Umsetzung eines vollständigen Data Analytics Projekts
- Kombination von Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse im Kurskontext