Alle Inhalte des Data Analytics Kurses im Überblick:

Einführung in Data Analytics
  • Grundlegende Konzepte von Data Analytics und analytischem Denken verstehen
  • Rolle von Daten in Unternehmen und datengetriebenen Entscheidungsprozessen
  • Einordnung von Data Analytics im Kontext moderner Business-Strategien

Datenbanken & SQL für Data Analytics
  • Grundlagen relationaler Datenbanksysteme und Datenstrukturen
  • Abfragen, Filtern und Aggregieren von Daten mit SQL
  • Effiziente Verwaltung und Organisation größerer Datensätze mit MySQL
  • Datenextraktion als zentrale Kompetenz im Bereich Data Analytics

MS Excel im Data Analytics Umfeld
  • Analyse von Datensätzen mit Tabellen, Formeln und Funktionen
  • Strukturierung, Bereinigung und Validierung von Daten
  • Visualisierung und Aufbereitung von Ergebnissen für Fachabteilungen
  • Praxisnahe Anwendung von Excel für typische Data Analytics Aufgaben

Statistik für Data Analytics
  • Verständnis zentraler Kennzahlen, Verteilungen und statistischer Zusammenhänge
  • Interpretation von Daten zur Ableitung fundierter Erkenntnisse
  • Einführung in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Hypothesentests
  • Statistische Grundlagen als Basis professioneller Data Analytics Projekte

Data Analytics mit Python und Pandas
  • Einführung in Python für datenanalytische Anwendungen
  • Import, Transformation und Analyse von Daten mit Pandas
  • Bearbeitung und Auswertung umfangreicher Datensätze
  • Umsetzung praxisnaher Data Analytics Szenarien mit Python

Explorative Datenanalyse & Visualisierung
  • Identifikation von Mustern, Trends und Anomalien in Daten
  • Visuelle Darstellung von Analyseergebnissen zur Entscheidungsunterstützung
  • Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Fragestellungen
  • Kommunikation von Insights im Rahmen datenbasierter Strategien

Dashboarding & Reporting mit Power BI
  • Erstellung interaktiver Dashboards für Data Analytics Projekte
  • Aufbereitung und Visualisierung von Kennzahlen für verschiedene Zielgruppen
  • Strukturierte Darstellung von Datenmodellen
  • Professionelle Präsentation von Analyseergebnissen im Data Analytics Kontext