Dieser Kurs bietet einen praxisnahen Einstieg in datengetriebene Geschäftsmodelle - von der Analyse und Visualisierung über SQL und Power BI bis hin zum Einsatz von Machine Learning für strategische Entscheidungen.

Inhaltsübersicht
  • 1. Datenvisualisierung mit Power BI
  • 2. Datenabfragen und -modellierung mit SQL
  • 3. Explorative Datenanalyse und Statistik
  • 4. Datenpipelines für skalierbare Workflows
  • 5. Maschinelles Lernen für datenbasierte Optimierung

Datenvisualisierung mit Power BI
  • Interaktive Dashboards erstellen, um komplexe Daten verständlich aufzubereiten
  • DAX-Funktionen gezielt einsetzen, um dynamische Kennzahlen zu berechnen
  • Berichte gestalten, die fundierte Geschäftsentscheidungen unterstützen

Datenabfragen und -modellierung mit SQL
  • SQL-Abfragen mit Joins und Aggregationen formulieren, um relevante Informationen zu extrahieren
  • Relationale Datenbanken effizient strukturieren und analysieren
  • SQL als Grundlage für datengetriebene Geschäftsmodelle einsetzen

Explorative Datenanalyse und Statistik
  • Muster und Trends in umfangreichen Datensätzen erkennen
  • Deskriptive und inferenzielle Statistik für fundierte Hypothesenbildung nutzen
  • Strategische Entscheidungen datenbasiert vorbereiten

Datenpipelines für skalierbare Workflows
  • Automatisierte Prozesse zur Datenbereinigung, -transformation und -harmonisierung umsetzen
  • Datenpipelines entwickeln, um Analysen effizient und reproduzierbar zu gestalten
  • Skalierbare Workflows für kontinuierliche Datenanalysen etablieren

Maschinelles Lernen für datenbasierte Optimierung
  • Prädiktive Modelle trainieren und in reale Anwendungsszenarien integrieren
  • Algorithmen evaluieren und verbessern, um zielgerichtete Ergebnisse zu erzielen
  • Machine Learning nutzen, um Geschäftsprozesse datenbasiert zu optimieren