Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Grundlagen der Datenanalyse und Statistik
- Definitionen und Grundbegriffe
- Statistische Grundlagen: deskriptive Statistik (Mittelwerte, Median, Varianz, Standardabweichung)
- Interpretation von Ergebniskennzahlen: Korrelation, Regression, Signifikanztests
- Identifikation und Umgang mit Ausreißern und Anomalien
- Explorative Datenanalyse (EDA): Methoden zur Mustererkennung und Hypothesenbildung
Datenmanagement
- Relationale und nicht-relationale Datenmodelle: Wann eignen sich welche Strukturen?
- Datenpipelines: Aufbau und Optimierung automatisierter Datenverarbeitungsprozesse
- Datenqualität: Bereinigung, Konsistenz und Dokumentation
- Governance und Compliance: DSGVO, Data Governance und aktuelle Regulierungen
Python für Data Analytics
- Datenaufbereitung: Einlesen, Validierung und Transformation
- Statistische Berechnungen: Ermittlung zentraler Kennzahlen und Ableitung erster Hypothesen
- Best Practices für strukturierte und gut wartbare Python-Skripte
Ablauf von Datenanalyse-Projekten
- Strukturierter Ablauf eines Data-Analytics-Projekts (Datenerfassung, Bereinigung, Analyse, Modellierung, Visualisierung)
- Best Practices und Scoping: Zieldefinition, Ressourcenplanung, Risikomanagement
- Kollaboration mit interdisziplinären Teams
- Projektrisiken und Erfolgsfaktoren in Analytics-Projekten
Data Storytelling:
- Auswahl geeigneter Visualisierungsformen
- Storytelling-Techniken: wie komplexe Analysen verständlich und ansprechend vermittelt werden
- Zielgruppenorientierung: Ergebnisse passgenau für Stakeholder aufbereiten
- Fehlerquellen und Unsicherheiten in Analysen verständlich kommunizieren
Data-Driven Company
- Handlungsempfehlungen aus Analysen: wie Daten Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen übersetzen
- Bewertung von Optimierungspotenzialen: datenbasierte Identifikation von Geschäftsverbesserungen
- Integration von Data-Driven Thinking: Geschäftsprozesse und Unternehmenskultur datenzentriert gestalten
Ziele/Bildungsabschluss:
Nutzen Sie die Macht der Daten und erwerben Sie in unserer Data-Analyst-Ausbildung gefragte Kompetenzen in Datenanalyse, Visualisierung und strategischer Entscheidungsfindung. Diese Data-Analyst-Weiterbildung vermittelt Ihnen praxisnah die wichtigsten Datenanalysemethoden und -tools, damit Sie datengetriebene Entscheidungen für Ihr Unternehmen sicher treffen können.
Sie arbeiten mit realen Unternehmensdaten, lösen aktuelle Geschäftsprobleme und erhalten bewährte Templates sowie exklusive Ressourcen, um Ihr Wissen nachhaltig zu festigen.
In dieser Data-Analyst-Fortbildung erhalten Sie einen 360-Grad-Blick über den gesamten Data-Analytics-Prozess - von der Datenextraktion und -aufbereitung über die Analyse bis hin zur professionellen Visualisierung Ihrer Ergebnisse. Unsere erfahrenen Referentinnen und Referenten führen Sie in Tools wie Pandas und statistische Verfahren ein, mit denen Sie Daten professionell verarbeiten können. Nutzen Sie diese Expertise, um Ihrem Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu verschaffen - und sich als gefragte Fachkraft im Bereich Datenanalyse zu positionieren.
Legen Sie jetzt den Grundstein für Ihre erfolgreiche Zukunft als Data Analyst.
Teilnahmevoraussetzungen:
Erste Berufserfahrungen in einem datenbezogenen oder analytischen Bereich oder datenbasierten Entscheidungsprozessen sind von Vorteil.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Präsenzseminar
Zielgruppe:
Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen
Seminarkennung:
EX/A54/10553011/15122025-1
