Effektive Datenaufbereitung und explorative Analyse zur Mustererkennung
  • Daten importieren, bereinigen und für weiterführende Analysen strukturieren
  • Explorative Datenanalyse zur Identifikation von Trends und Auffälligkeiten nutzen


Relationale Datenbanken verstehen und komplexe Datenabfragen formulieren
  • SQL-Abfragen zur gezielten Extraktion und Filterung relevanter Informationen nutzen
  • Joins und Aggregatsfunktionen einsetzen, um umfassende Analysen durchzuführen


Grundlagen des Data Science und angewandte Statistik in der Praxis
  • Regressionstechniken und statistische Modelle zur Vorhersage implementieren
  • Clustering-Methoden anwenden, um Daten sinnvoll zu segmentieren und analysieren


Programmierkonzepte für Automatisierung und datengetriebene Analysen umsetzen
  • Grundlegende Programmiertechniken für effiziente Datenverarbeitung nutzen
  • Automatisierung durch Skripterstellung zur Optimierung von Analyseprozessen einsetzen