Data Analytics: Data Analytics Konzepte und Data Analytics Projekte

Datenanalyse: Konzepte der Datenanalyse und Datenanalyseprojekte
Dieser Kurs vermittelt umfassende Grundlagen zu Konzepten der Datenanalyse und deren praktische Anwendung anhand von praktischen Datenanalyseprojekten. Die Teilnehmer beschäftigen sich mit Techniken zur Datenerfassung, -bereinigung und -visualisierung und arbeiten mit realen Datensätzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Der Kurs behandelt statistische Methoden, Berichterstattung und projektbasiertes Lernen und vermittelt den Lernenden die Fähigkeiten, komplette Datenanalyse-Workflows auszuführen. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, datengestützte Erkenntnisse effektiv zu analysieren, zu interpretieren und zu präsentieren.

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der Datenanalyse und ihrer geschäftlichen Anwendungen.
• Untersuchen strukturierter und unstrukturierter Daten und verschiedener Datenquellen.
• Lernen über die Rolle der Datenanalyse bei der Entscheidungsfindung.

• Arbeiten mit Tabellenkalkulationen, SQL und Python für die Datenanalyse.
• Erkunden von Techniken zur Datenbereinigung, -transformation und -verarbeitung.
• Lernen, wie man Datenvisualisierungstools für die Berichterstattung verwendet.

• Verstehen von Datenextraktionstechniken aus verschiedenen Quellen.
• Bereinigen und Vorverarbeiten von Rohdaten, um Inkonsistenzen und fehlende Werte zu entfernen.
• Standardisieren und Strukturieren von Datensätzen für die weitere Analyse.

• Muster, Trends und Korrelationen in Daten erkennen
• Statistische Verfahren anwenden, um Erkenntnisse aus Datensätzen abzuleiten
• Daten mithilfe von Diagrammen, Grafiken und Dashboards visualisieren

• An realen Geschäftsfällen und Datenanalyseprojekten arbeiten
• Techniken zur Problemlösung und datengesteuerten Entscheidungsfindung anwenden
• Ergebnisse in detaillierten Berichten und Visualisierungen präsentieren

• Entwicklung automatisierter Berichte mithilfe von Datenanalysetools.
• Interpretation von KPIs und Kennzahlen zur Unternehmensleistung.
• Strukturierte und effektive Präsentation von Erkenntnissen für Interessengruppen.

• Durchführung eines vollständigen Datenanalyseprojekts von Anfang bis Ende.
• Anwendung von Datenverarbeitungs-, Analyse- und Visualisierungstechniken.
• Erarbeitung umsetzbarer Empfehlungen auf der Grundlage von Datenerkenntnissen.