Data Analysis with SQL and Python bietet eine gezielte Weiterbildung speziell für alle, die datenbasierte Entscheidungen fundiert und präzise treffen möchten. Anders als allgemeine Data Science-Kurse legt dieses Programm den Fokus auf die Kombination aus SQL, Python, Panda sowie moderner Visualisierungstools wie Tableau und PowerBI. Besonders wertvoll für angehende analyst und business analyst, wird fortgeschrittenes Wissen praxisnah in realen, branchenspezifischen Szenarien vermittelt. Teilnehmer lernen den Umgang mit Data, gewinnen Sicherheit im Datenmanagement mit SQL und MangoDB, und vertiefen sich in die effiziente Nutzung von Data Science-Technologien für analysebasierte Geschäftsstrategien. Im Mittelpunkt steht, wie datengestützte Modelle im Business- und Marketing-Kontext angewendet und professionalisiert werden, insbesondere für quereinsteiger, startups und Professionals, die moderne Data-Lösungen verstehen und nutzen wollen.

Grundlagen von Data
  • Grundlegende Data-Konzepte mit Fokus auf Python, SQL und deren Einsatzfelder
  • Historie und Trends von Data Science im Business-Umfeld und Marketing
  • Vergleich moderner Frameworks und Auswahlkriterien für Analysten
  • Kritische Betrachtung aktueller Best Practices sowie Frameworks aus realen Unternehmen
  • Marktanalysen und Möglichkeiten der Differenzierung im wettbewerbsintensiven Umfeld
  • Ethische Datenanalyse, regulatorische Anforderungen und Compliance mit AI-Systemen
  • Einführung in Numpy, Panda und deren Rolle für datenbasierte Modelle

Praktische Implementierung mit Data
  • Entwicklung und Umsetzung einer Data-Strategie mit Python, SQL und Business Intelligence-Tools
  • Projektmanagement für Data-Projekte im Unternehmen und Startups
  • Arbeit mit realen Data Analysis Case Studies und Analyse von Machine Learning-Modellen
  • Überwinden von Analyse-Hürden und Ausbau von datengetriebenen Prozessen
  • Erfolgsmetriken, KPIs und deren Anwendung in PowerBI/Tableau zur Visualisierung
  • Optimierung und Skalierung von Data-Workflows mittels APIs und automatisierter Prozesse
  • Aufbau von Analysestrategien für datengetriebenes Marketing und Geschäftsmodelle

Data: Technologie und Infrastruktur
  • Vergleich und Auswahl von SQL-Datenbanken wie MangoDB für spezifische Data-Projekte
  • Anwendung von Automatisierungs- und Workflowtools zur Effizienzsteigerung in Data Science
  • Einsatz interaktiver Dashboards in PowerBI und Tableau zur gezielten Data Visualisation