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:
Warum brauchen Unternehmen Datenanalystinnen und -analysten?
Unternehmen sammeln täglich große Datenmengen - doch erst durch strukturierte Analyse entstehen echte Erkenntnisse. Datenanalystinnen und -analysten erkennen Muster, übersetzen Anforderungen in messbare Kennzahlen und liefern fundierte Entscheidungsgrundlagen. So werden Strategien, Marketingmaßnahmen und operative Prozesse datenbasiert und messbar erfolgreich gesteuert.
Ihr konkreter Nutzen durch den Zertifikatslehrgang zum Data Analyst (TÜV)
Sie erwerben in dieser Weiterbildung praxisrelevante Analysekompetenz, arbeiten mit realen Datensätzen und stärken Ihre Fähigkeit, datengetriebene Entscheidungen sicher zu treffen. Mit der anerkannten Zertifizierung nach DAkkS-Standard erhöhen Sie Ihre berufliche Sichtbarkeit und positionieren sich als gefragte Fachkraft im Bereich Data Analytics.
Was Sie konkret im Seminar lernen und nachhaltig anwenden können
Sie lernen, Daten strukturiert aufzubereiten, zu analysieren und professionell zu visualisieren. So bauen Sie wertvolle Kenntnisse als Datenanalystin bzw. Datenanalyst auf, erkennen Potenziale schneller, treffen fundierte Entscheidungen und schaffen klare, belastbare Entscheidungsgrundlagen für Ihr Unternehmen.
Melden Sie sich jetzt zur
Data Analyst (TÜV) -Prüfung an und sichern Sie sich Ihr anerkanntes Zertifikat als Datenanalystin (TÜV) bzw. -analyst (TÜV).
Teilnahmevoraussetzungen:
Für die praktische Umsetzung der Übungen und die aktive Teilnahme am Online-Seminar benötigen Sie einen kostenfreien Kaggle-Account.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Präsenzseminar
Zielgruppe:
Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen
Seminarkennung:
EX/A44/10553011/14092026-1
