Data Analyst-Know-how aufbauen und als Wirtschaftsingenieur nutzen

Modulbeschreibung

Dieser Kurs bietet Wirtschaftsingenieuren eine vertiefte Ausbildung in der Datenanalyse mit Python und modernen BI-Werkzeugen.

Sie lernen, mit SQL komplexe Datenbankabfragen zu erstellen, Daten zu aggregieren und relationale Strukturen effektiv zu analysieren. Power BI wird genutzt, um aussagekräftige Dashboards und Visualisierungen zu entwickeln, die datengetriebene Entscheidungen unterstützen. Mit Python wenden Sie fortschrittliche Methoden der Datenaufbereitung und -analyse an, einschließlich der Nutzung von pandas und matplotlib. Agile Projektmanagementmethoden und praxisorientierte Teamarbeiten helfen Ihnen, datenbasierte Lösungen für technische und wirtschaftliche Fragestellungen zu entwickeln. Abschlussprojekte gewährleisten die praktische Anwendung des Gelernten in realen Szenarien.

!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
In der Datenanalyse sind Tools wie Microsoft Power BI und Microsoft SQL unerlässlich, um Daten aus verschiedenen Datenbanken zu extrahieren, zu analysieren und zu visualisieren. Das Erlernen von SQL, insbesondere die Grundlagen von SQL sowie Python SQL, ist entscheidend, um Daten effizient abzufragen und zu bearbeiten. Power BI bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, Dashboards zu erstellen und Daten auszuwerten. Eine Power BI Schulung trägt dazu bei, die Nutzung dieses Tools zu optimieren und seine Funktionen besser zu verstehen.

Data Modelling und Datenmodellierung sind wichtige Prozesse, um komplexe Datenstrukturen zu analysieren und zu strukturieren. In der datenbasierten Analyse spielen auch deskriptive Statistik und Predictive Analytics eine bedeutende Rolle, um präzise Auswertungen und Varianzanalysen zu erstellen. Die Anwendung von ETL-Prozessen (Extraktion, Transformation und Laden) ist notwendig, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Für Analysten ist Data Literacy eine grundlegende Fähigkeit, die den effektiven Umgang mit Daten und die Durchführung präziser Analysen ermöglicht. Logisches Denken sowie eine kontinuierliche Weiterbildung, beispielsweise in der IT oder in der Informatik, sind wichtig, um das Verständnis für Datenanalyse weiter zu vertiefen und neue Methoden der Informatik zu erlernen.