Grundlagen der Datenanalyse für angehende Data Analysts
StackFuel GmbH
100% kostenlos für Arbeitslose - finanziert durch das Arbeitsamt
Inhalt der Weiterbildung
Modulbeschreibung
!Erstellen von Reports und Dashboards mit Power BI:
*Grundlagen der Power BI-Oberfläche und -Funktionalitäten kennenlernen
*Datenimport und -bereinigung in Power BI durchführen
*Interaktive Berichte und Dashboards zur Datenvisualisierung erstellen
!Grundlagen der Programmierung und Datenanalyse mit Python und pandas:
*Einführung in die Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
*Datenimport, -bereinigung und -analyse mit pandas
*Visualisierung von Datenanalyseergebnissen mit matplotlib und seaborn
!Lerne im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten:
*Individuelle Planung und Durchführung von Lernphasen
*Unterstützung durch Mentoren per E-Mail und Online-Foren
*Kurzfristige Gruppenstunden zur gezielten Wissensvertiefung
!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.
!Ganzheitliche Ansätze zur datengetriebenen Entscheidungsfindung
Der Aufbau fundierter SQL-Basics und die Anwendung von Microsoft SQL sind essenziell für Datenanalysten. Datenbanken und die Arbeit als SQL Developer erfordern Kenntnisse in SQL und Data Modelling, ergänzt durch fortgeschrittene Techniken wie ETL-Prozesse und Datenmodellierung. Power BI ermöglicht zudem umfassendes Reporting und die Visualisierung von Daten.
In einer IT-Weiterbildung oder Power BI-Schulung werden Predictive Analytics, Varianzanalysen und deskriptive Statistik vertieft. Die Kombination von Python für Datenanalyse und SQL stärkt die Data Literacy und unterstützt eine effiziente Auswertung. Logisches Denken und analytische Fähigkeiten sind dabei besonders für Positionen wie Consultant Engineer oder Consultant Manager von großem Vorteil.
Termine
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 1 Monat bis 3 Monate
Ort
Berlin
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 1 Monat bis 3 Monate
Ort
Frankfurt am Main
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 1 Monat bis 3 Monate
Ort
Leipzig
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 1 Monat bis 3 Monate
Ort
Wiesbaden
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 3 Monate bis 6 Monate
Ort
Frankfurt am Main
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 3 Monate bis 6 Monate
Ort
Berlin
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 3 Monate bis 6 Monate
Ort
Berlin
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 1 Monat bis 3 Monate
Ort
Berlin
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 1 Monat bis 3 Monate
Ort
Berlin
Kosten
Über 10.000 €
Beginn
14.04.2025
Dauer
mehr als 1 Monat bis 3 Monate
Ort
Kosten
Über 10.000 €