Die Teilnehmenden erwerben methodische und technische Grundlagen zur effizienten Durchführung datenbasierter Analysen und Modellierungen im Kontext der Prozessoptimierung.
Lernziel- Erwerb von Kompetenzen zur effizienten Durchführung datenbasierter Analysen und Modellierungen
Inhalte
- Datenaufbereitung
- Strukturierte Aufbereitung von Datenquellen
- Verfahren zur Bereinigung und Harmonisierung von Rohdaten
- Explorative Ansätze zur Erkennung von Mustern und Trends mithilfe statistischer Methoden
- Datenbankmanagement und SQL
- Effiziente Nutzung von SQL zur Verarbeitung großer Datenmengen
- Einsatz von Joins, Aggregationen und Filtertechniken zur gezielten Nutzung relationaler Datenbanken für analytische Fragestellungen
- Datenvisualisierung mit Power BI
- Arbeit mit interaktiven Dashboards und DAX-Funktionen
- Nachvollziehbare und strukturierte Aufbereitung analytischer Inhalte
- Automatisierung und Datenpipelines
- Konzeption von Datenpipelines
- Workflow-Management und Datenharmonisierung
- Integration strukturierter Prozesse zur Unterstützung skalierbarer Analysesysteme
- Maschinelles Lernen (ML)
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Trainieren von Modellen
- Verfahren zum Performance-Tuning
- Techniken des Feature Engineerings zur Optimierung prädiktiver Analyseverfahren