Alle Inhalte des Datenanalyst Kurses im Überblick:

Einführung in den Beruf Datenanalyst
  • Grundverständnis zentraler Konzepte der Datenanalyse und analytischen Denkweise
  • Rolle, Aufgaben und Verantwortlichkeiten als Datenanalyst im Unternehmenskontext
  • Bedeutung datenbasierter Entscheidungen und Reporting-Strukturen

Datenbanken & SQL für den Datenanalyst
  • Grundlagen relationaler Datenbanksysteme und Datenmodellierung
  • Abfragen, Filtern und Aggregieren von Daten mit SQL
  • Strukturierte Arbeit mit großen Datensätzen in MySQL
  • Effiziente Datenextraktion als Kernkompetenz für jeden Datenanalyst

Excel im Arbeitsalltag eines Datenanalyst
  • Analyse von Datensätzen mit Funktionen, Formeln und Pivot-Tabellen
  • Datenbereinigung und Validierung für belastbare Ergebnisse
  • Erstellung professioneller Reports und Visualisierungen
  • Praxisnahe Anwendung typischer Business-Analysen

Statistik für Datenanalysten
  • Grundlagen statistischer Kennzahlen und Verteilungen
  • Interpretation von Daten zur Ableitung fundierter Handlungsempfehlungen
  • Einführung in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Hypothesentests
  • Statistische Methoden als Basis professioneller Arbeit im Bereich Datenanalyst

Data Analytics mit Python für Datenanalysten
  • Einführung in Python für datenanalytische Aufgaben
  • Arbeiten mit Pandas zur Datenmanipulation und -analyse
  • Transformation und Aggregation großer Datensätze
  • Umsetzung praxisorientierter Analyseprojekte im Berufsbild Datenanalyst

Explorative Datenanalyse & Visualisierung
  • Identifikation von Mustern, Trends und Anomalien
  • Visuelle Aufbereitung von Analyseergebnissen zur Entscheidungsunterstützung
  • Einsatz geeigneter Visualisierungstechniken für unterschiedliche Zielgruppen
  • Kommunikation von Insights als zentrale Fähigkeit eines Datenanalyst

Dashboarding & Reporting mit Power BI
  • Erstellung interaktiver Dashboards für datengetriebene Organisationen
  • Aufbereitung und Strukturierung von Berichten für Fachabteilungen und Management
  • Darstellung relevanter KPIs und Datenmodelle
  • Professionelle Präsentation von Analyseergebnissen im Kontext Datenanalyst