Datenanalyse mit Schwerpunkt SQL

Modulbeschreibung

!Tiefgehende Datenanalyse und -management mit SQL:
*Datenbanken strukturieren und relationale Modelle effizient anwenden
*Komplexe Abfragen für multidimensionale Datenanalysen erstellen
*Daten mit Joins, Subqueries und Aggregationsfunktionen verknüpfen
*Normalisierung und Schema-Optimierung für konsistente und performante Datenbanken einsetzen

!Integration von SQL-Analysen in Visualisierungen mit Power BI:
*SQL-Abfragen in Power BI integrieren und Daten für Berichte transformieren
*Interaktive Dashboards zur Visualisierung von SQL-Ergebnissen erstellen
*DAX-Funktionen nutzen, um dynamische Berichte und Analysen zu ergänzen
*Data Storytelling einsetzen, um SQL-basierte Analysen klar zu präsentieren

!Strategische Datenkompetenzen für SQL-Nutzer:
*Datenqualität und Konsistenz durch SQL-gestützte Prüfungen sicherstellen
*Kognitive Verzerrungen in der Analyse erkennen und adressieren
*Datenaufbereitung und Visualisierung mit SQL und unterstützenden Tools optimieren
*Daten als Grundlage für fundierte geschäftliche und technische Entscheidungen nutzen

!Projektorientierte Arbeit mit SQL im Datenmanagement:
*Fragestellungen entwickeln und SQL-basierte Lösungen für reale Datenprobleme erarbeiten
*Agile Methoden wie Kanban und Sprints zur Organisation von SQL-Projekten anwenden
*Ergebnisse aus SQL-Analysen strukturiert dokumentieren und präsentieren
*Git-Workflow für die Zusammenarbeit und Versionskontrolle bei SQL-Projekten integrieren

Diese Inhalte bieten umfassendes Wissen zur Anwendung von SQL für Datenanalysen und zeigen, wie SQL-Ergebnisse in umfassende Datenprojekte und Entscheidungsprozesse integriert werden können.

!Was macht ein Business Intelligence Analyst?
Ein Business Intelligence Analyst sammelt und analysiert Daten, um auf deren Grundlage fundierte Business- Entscheidungen zu treffen. Zu den Aufgaben gehören die Erstellung von Berichten und Dashboards, das Identifizieren von Geschäftstrends und die Unterstützung bei der Entscheidungsfindung. Sie arbeiten dabei eng mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um datenbasierte Lösungen zu voranzutreiben und die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern. Die im Training erworbenen Kenntnisse in SQL, Power BI und Python sind dabei essenziell, um als Business Intelligence Analyst erfolgreich zu sein.

!Arbeitsmethoden und Tools
Im Bereich Business Intelligence spielen Tools wie Power BI und SQL eine entscheidende Rolle. Mit Power BI können Dashboards und Berichte erstellt werden, die die Datenvisualisierung und Datenanalyse optimieren. Power BI SQL Server, Power BI MySQL und die Integration von Power BI mit einem Data Warehouse ermöglichen eine tiefere Analyse von großen Datenmengen. Das Erlernen von Data Modelling in Power BI sowie in Verbindung mit einem Data Warehouse ist entscheidend, um strukturierte und effiziente Datenmodelle zu erstellen.

Eine Power BI Weiterbildung oder ein Power BI Kurs, beispielsweise ein Bootcamp für SQL, bietet umfassende Kenntnisse zu diesen Tools. Reporting in Power BI ist eine wichtige Methode, um komplexe Informationen verständlich darzustellen. Das Erlernen von Data Modelling und die Anwendung von SQL in Power BI sind ebenfalls zentrale Themen für Business Intelligence Professionals.

Datenvisualisierung ist nicht nur mit Power BI, sondern auch mit Python eine wichtige Fähigkeit. Das Erlernen von Python zur Datenvisualisierung erweitert die Möglichkeiten der Datenanalyse und hilft, komplexe Datensätze klar und anschaulich darzustellen. In BI-Prozessen sind deskriptive Statistik, Varianzanalysen und präzise Auswertungen von Bedeutung, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Für diejenigen, die ihre Fähigkeiten weiterentwickeln möchten, ist eine IT Weiterbildung oder eine Weiterbildung in Informatik sinnvoll. Diese bietet einen umfassenden Überblick über die Methoden der Informatik und ist besonders wertvoll für Informatik Quereinsteiger. Ein BI Zertifikat oder eine Zertifizierung in Business Intelligence und Power BI kann helfen, die erlernten Fähigkeiten zu validieren.