Die Weiterbildung kombiniert praxisorientierte Datenanalyse mit strategischer Datenintegration und vermittelt zentrale Kompetenzen zur datenbasierten Entscheidungsfindung, von SQL und Power BI bis zur Portfolioarbeit mit Python.
Inhaltsübersicht- 1. Berufliche Entwicklung im Bereich Data Analytics
- 2. Aufgaben und Werkzeuge eines Data Analysts
- 3. Ganzheitliche Ansätze zur datengetriebenen Entscheidungsfindung
- 4. Tools und Methoden zur professionellen Datenintegration
- 5. Praktische Projektarbeit und mentorgestütztes Selbstlernen
Berufliche Entwicklung im Bereich Data Analytics
- Karrierewege in Datenberufen verstehen und gezielt aufbauen
- Eigene Stärken und Spezialisierungsmöglichkeiten im Analytics-Bereich identifizieren
- Strategien zur beruflichen Weiterentwicklung durch Weiterbildung und Projektpraxis anwenden
Aufgaben und Werkzeuge eines Data Analysts
- Daten bereinigen, analysieren und interpretieren, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen
- Berichte und Dashboards erstellen, um Muster und Trends klar zu kommunizieren
- Python und Data Storytelling nutzen, um Entscheidungsprozesse datenbasiert zu unterstützen
Ganzheitliche Ansätze zur datengetriebenen Entscheidungsfindung
- SQL und Microsoft SQL gezielt einsetzen, um Daten strukturiert auszuwerten
- Power BI für die visuelle Analyse und datengetriebene Berichterstattung nutzen
- Data Literacy, Varianzanalysen und Predictive Analytics zur Entscheidungsunterstützung anwenden
Tools und Methoden zur professionellen Datenintegration
- Grundlagen in Data Modelling, ETL-Prozessen und Datenbanken vertiefen
- SQL-Basics anwenden und mit erweiterten Techniken kombinieren
- Power BI-Schulungen und Zertifizierungen gezielt zur beruflichen Profilierung einsetzen
Praktische Projektarbeit und mentorgestütztes Selbstlernen
- Eigenes Datenportfolio entwickeln, dokumentieren und präsentieren
- Lerninhalte im eigenen Tempo durch mentorgestütztes Selbstlernen flexibel anwenden
- Projektarbeit nutzen, um Analysefähigkeiten zu vertiefen und praxisnah zu belegen