Modulbeschreibung


Erstellen von Reports und Dashboards mit Power BI:
  • Grundlagen der Power BI-Oberfläche und -Funktionalitäten kennenlernen
  • Datenimport und -bereinigung in Power BI durchführen
  • Interaktive Berichte und Dashboards zur Datenvisualisierung erstellen


Mehrwöchiges Projekt zur Erstellung eines eigenen Datenportfolios:
  • Erlernte Fähigkeiten in einem realen Datenprojekt anwenden
  • Projektergebnisse dokumentieren und für das Portfolio aufbereiten
  • Praktische Projekterfahrung als Beweis der Kenntnisse nutzen


Grundlagen der Programmierung und Datenanalyse mit Python und pandas:
  • Einführung in die Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
  • Datenimport, -bereinigung und -analyse mit pandas
  • Visualisierung von Datenanalyseergebnissen mit matplotlib und seaborn


Förderung der Karriereentwicklung in Datenberufen:
  • Strategien für den Einstieg und Aufstieg in Datenkarrieren erlernen
  • Erstellung und Optimierung eines datenwissenschaftlichen Portfolios
  • Netzwerken und Präsentation von Projektergebnissen


Lerne im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten:
  • Individuelle Planung und Durchführung von Lernphasen
  • Unterstützung durch Mentoren per E-Mail und Online-Foren
  • Kurzfristige Gruppenstunden zur gezielten Wissensvertiefung


Was macht ein Data Analyst?


Ein Data Analyst sammelt, bereinigt und interpretiert Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Zu den Aufgaben gehört das Erstellen von Berichten und Dashboards, das Identifizieren von Mustern und Trends sowie die Präsentation der Ergebnisse für Entscheidungsträger. Sie arbeiten eng mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um datenbasierte Einblicke zu liefern und die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern. Die in den Trainings erworbenen Kenntnisse in Python und Data Story Telling sind essenziell, um als Data Analyst arbeiten zu können.

Ganzheitliche Ansätze zur datengetriebenen Entscheidungsfindung


Der Einstieg in die Datenanalyse erfordert fundierte Kenntnisse in SQL und Microsoft SQL sowie die Fähigkeit, mit Datenbanken und Tools wie Microsoft Power BI zu arbeiten. Ein SQL Developer erlernt in einer Weiterbildung SQL-Basics und vertieft sein Wissen in Data Modelling, ETL-Prozessen und Datenmodellierung. Dabei sind Data Literacy und die Durchführung von Varianzanalysen und Predictive Analytics zentrale Bestandteile.

Eine Power BI-Schulung und IT-Weiterbildungen bereiten angehende Datenanalysten optimal auf die professionelle Auswertung von Daten vor. Das Zertifikat als Certified Analyst und zusätzliche Fähigkeiten in Python SQL fördern zudem das logische Denken und sind besonders wertvoll in Positionen wie Consultant Engineer oder Consultant Manager.