Data Practitioner

Die Schulung konzentriert sich auf die Identifizierung von Geschäftsfragen und deren Lösung mit Daten. Außerdem werden die Risiken der Datenmodellierung untersucht. Zu den technischen Inhalten gehören unter anderem Datenvisualisierung mit Tableau, Modellierung des maschinellen Lernens, Python, agile Methoden, Digital Journeyman's Piece

IT-Tools für Datenanalyse und Datenanalysten

• Lernen Sie die Versionskontrolle mit Git kennen, um nahtlos an Datenanalyseprojekten zusammenzuarbeiten.
• Verwenden Sie Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Azure für die Datenanalyse und -speicherung in großem Umfang.
• Optimieren Sie Arbeitsabläufe für Datenanalysten durch die Verwendung von IDEs wie Jupyter Notebooks und Visual Studio Code.
• Bereiten Sie sich auf IT-Zertifizierungen wie AWS Data Analytics und Azure Data Scientist vor, um Ihre berufliche Glaubwürdigkeit zu erhöhen.

Python und SQL für Datenanalysten

• Meistern Sie die Python-Programmierung für fortgeschrittene Datenanalysen und Problemlösungen.
• Verwenden Sie SQL, um Datensätze für die Datenanalyse effektiv abzufragen, zu aggregieren und zu verwalten.
• Integrieren Sie Python in SQL für automatisierte Datenanalyse-Workflows.
• Wenden Sie agile Methoden wie Scrum und Kanban an, um Datenanalyseprojekte zu organisieren.
• Nehmen Sie an praktischen Projekten teil, um reale Herausforderungen der Datenanalyse mit Python und SQL zu lösen.

KI und Python für fortgeschrittene Datenanalysten

• Implementieren Sie KI-Modelle für die prädiktive Datenanalyse unter Verwendung von Python-Bibliotheken wie TensorFlow und Scikit-learn.
• Vorverarbeitung von Datensätzen für die KI-gesteuerte Datenanalyse, um saubere und genaue Daten zu gewährleisten.
• Erstellung von NLP-basierten Datenanalyse-Workflows für textbasierte Erkenntnisse, wie z. B. Stimmungsanalysen.
• Bereitstellung von KI-Lösungen für Datenanalysten unter Verwendung von Flask oder FastAPI für reale Anwendungen.
• Lösung praktischer Datenanalyseprobleme, wie z. B. Vorhersage des Kundenverhaltens und Empfehlungssysteme.

Vorhersagende Datenanalyse für Datenanalysten

• Verwenden Sie Techniken der prädiktiven Datenanalyse wie Regression und Clustering, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Wenden Sie Zeitreihenmodelle in Python an, um Trends und Ergebnisse in der Datenanalyse vorherzusagen.
• Bewerten Sie die Modellleistung anhand von Metriken, die für Datenanalysten relevant sind, wie RMSE und AUC-ROC.
• Entwickeln Sie geschäftsorientierte prädiktive Lösungen für die Datenanalyse, einschließlich Umsatzprognosen und Abwanderungsvorhersagen.

Datengesteuerte Denkweise für Datenanalysten

• Interpretieren Sie komplexe Datensätze, um strategische Datenanalysen und Entscheidungen voranzutreiben.
• Erzählen Sie mit Erkenntnissen aus der Datenanalyse mithilfe von Visualisierungsbibliotheken wie Tableau, Power BI und Python eine überzeugende Geschichte.
• Verstehen Sie ethische Praktiken und Governance in der Datenanalyse, um die Compliance zu gewährleisten.
• Integrieren Sie einen datengesteuerten Ansatz in die Arbeitsabläufe von Organisationen, um Datenanalysten zu stärken.
• Arbeiten Sie an Gruppenprojekten zusammen, um Erkenntnisse aus der Datenanalyse in umsetzbare Strategien umzusetzen.

Maschinelles Lernen in der Datenanalyse für Datenanalysten

• Lernen Sie die Anwendungen des maschinellen Lernens für die prädiktive und automatisierte Datenanalyse kennen.
• Implementieren Sie Algorithmen wie Entscheidungsbäume, logistische Regression und Clustering für komplexe Datenanalysen.
• Verwenden Sie Tools wie TensorFlow und PyTorch, um ML-Modelle in Datenanalyse-Workflows zu integrieren.
• Bereiten Sie sich auf Branchenzertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen vor, um die Qualifikationen von Datenanalysten zu verbessern.
• Erstellen Sie IT-orientierte ML-Projekte, wie z. B. Anomalieerkennung und Netzwerksicherheitsanalyse, um die Fähigkeiten von Datenanalysten zu erweitern.

Leistungsmessung für Datenanalysten

• Definieren Sie KPIs zur Bewertung des Erfolgs von Datenanalyseprojekten.
• Verwenden Sie Tools wie Grafana und Splunk, um Workflows der Datenanalyse und IT-Systeme in Echtzeit zu überwachen.
• Optimieren Sie die Leistung in Datenanalyse-Pipelines, indem Sie Ineffizienzen diagnostizieren und Lösungen implementieren.

Zusammenarbeit in Datenanalystenteams

• Fördern Sie die Zusammenarbeit im Team bei großen Datenanalyse-Projekten.
• Verwenden Sie Jira, Slack und Confluence, um das Aufgabenmanagement und den Wissensaustausch für Datenanalysten zu optimieren.
• Wenden Sie agile Zusammenarbeitspraktiken auf iterative Datenanalysen und gemeinsame Verantwortlichkeiten an.
• Nehmen Sie an Gruppenprojekten teil, um Teamarbeit zu üben und effiziente Ergebnisse bei der Datenanalyse zu erzielen.

Abschlussprojekt in Datenanalyse für Datenanalysten

• Planen und führen Sie ein umfassendes Datenanalyseprojekt durch, um reale Herausforderungen zu bewältigen.
• Kombinieren Sie Python, SQL, maschinelles Lernen und IT-Tools für End-to-End-Lösungen für die Datenanalyse.
• Arbeiten Sie in Teams zusammen, um reale Umgebungen für Datenanalysten mithilfe agiler Methoden zu simulieren.
• Präsentieren Sie die Ergebnisse in professionellen Berichten und Dashboards, die auf Datenanalysten zugeschnitten sind.