Data Analytics mit Python für Wirtschaftsingenieure

Modulbeschreibung

!Erweiterte Datenanalyse für Wirtschaftsingenieure:
*SQL einsetzen, um Produktions-, Logistik- und betriebswirtschaftliche Daten zu analysieren.
*Datenbankabfragen für Kosten-, Qualitäts- und Effizienzanalysen optimieren.
*Daten aus technischen und wirtschaftlichen Quellen kombinieren, um umfassende Einblicke zu erhalten.
*Kennzahlen wie Produktionsauslastung und Prozesskosten berechnen und bewerten können.

!Dashboards und Visualisierungen für Ingenieurs- und Wirtschaftsdaten:
*Power BI nutzen, um technische und betriebliche Daten anschaulich aufzubereiten.
*Interaktive Dashboards für Produktionsüberwachung und Logistikplanung erstellen.
*DAX-Funktionen für komplexe Berechnungen und Simulationen anwenden.
*Berichte und Visualisierungen für strategische und operative Entscheidungen gestalten.

!Effiziente Datenaufbereitung für hybride Analysen:
*Daten aus verschiedenen Quellen mit pandas und SQL bereinigen.
*Datenqualität prüfen und sicherstellen, um präzise Analysen zu ermöglichen.
*Explorative Analysen nutzen, um Optimierungspotenziale zu identifizieren.
*Automatisierte Datenpipelines für wiederholbare Analysen implementieren.

!Projektmanagement in datengetriebenen Ingenieursprojekten:
*Agile Methoden wie Kanban und Scrum für hybride Datenprojekte anwenden.
*Datenanalysen strukturiert in technische und wirtschaftliche Fragestellungen integrieren.
*Abschlusspräsentationen mit klaren Insights für Produktions- und Geschäftsentscheidungen erstellen.

!Was macht ein Data Analyst?
Ein Data Analyst sammelt, bereinigt und interpretiert Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Zu den Aufgaben gehört das Erstellen von Berichten und Dashboards, das Identifizieren von Mustern und Trends sowie die Präsentation der Ergebnisse für Entscheidungsträger. Sie arbeiten eng mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um datenbasierte Einblicke zu liefern und die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern. Die in den Trainings erworbenen Kenntnisse in Python und Data Story Telling sind essenziell, um als Data Analyst erfolgreich zu sein.

!Arbeitsmethoden und Tools
SQL ist ein zentrales Werkzeug in der Datenanalyse und wird in vielen Bereichen wie SQL Reporting und der SQL Programmierung eingesetzt. Durch eine SQL Weiterbildung oder die Möglichkeit, SQL online zu lernen, können sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Kenntnisse erworben werden. Die Erstellung von Berichten erfordert spezielle Fähigkeiten im SQL Reporting, während Berater wie ein SQL Consultant SQL als Kernwerkzeug in ihren Projekten nutzen.

Ein Data Analyst Kurs oder ein Bootcamp für Data Analysts vermittelt praktische Kenntnisse in der Datenanalyse und kombiniert diese mit der Nutzung moderner Tools wie Python Analytics und Power BI. Diese Kombination ermöglicht vielseitige Analysemöglichkeiten, die in der Praxis häufig angewendet werden. Wer sich mit Datenanalyse beschäftigen möchte, kann in einer Weiterbildung zu Data Analytics oder einem spezialisierten Datenanalyse Kurs fundierte Kenntnisse in Bereichen wie deskriptiver Statistik und Varianzanalysen erwerben.

Für Quereinsteiger, die sich zum Data Analyst ausbilden möchten, bieten IT Weiterbildungen und Informatik Kurse die Möglichkeit, grundlegende Methoden der Informatik zu erlernen. Themen wie logisches Denken und die präzise Durchführung von Auswertungen spielen dabei eine wichtige Rolle. Abschlüsse wie ein Data Analyst Zertifikat bestätigen die erlangten Fähigkeiten und schaffen eine solide Grundlage für den Umgang mit modernen Analysetools und -methoden.