Data-Driven Decision Making ist Ihr spezialisierter Kurs für die fundierte Verknüpfung von Data, Business Intelligence und datengetriebener Strategie. Im Mittelpunkt steht der direkte Transfer von Data Science-Methoden wie Python, SQL und Machine Learning auf betriebliche Fragestellungen - etwa für Startups, Analysten im Marketing oder Business Analyst Professionals. Durch konkrete Szenarien aus der Welt der Datenanalysten und Data Scientist Karrierepfade setzen Sie sich mit Python-Bibliotheken wie Panda und Numpy, der Visualisierung mittels Tableau und PowerBI sowie verschiedenen Datenmodellen und APIs auseinander. Durch Übungen und Workshops erhalten Sie praxisrelevanten Einblick in Business Analysis, KI-Anwendungen und moderne Data-Prozesse, einschließlich MangoDB und fortschrittlicher Datenarchitektur. Der Fokus liegt auf der anwendungsnahen Integration datenbasierter Entscheidungsprozesse auch für Quereinsteiger und Anfänger.

Grundlagen von Data
  • Data, Python und Data Science: Analyse, Tools und Schlüsselkonzepte für Business
  • Historische Entwicklung - von klassischen Datenquellen bis AI und Machine Learning
  • Einordnung von Frameworks und Best Practices für Data Analyst, Business Analyst und Marketing Professionals
  • Aufbau von Datenkompetenz zur sofortigen Einsetzbarkeit im Analysten-Alltag
  • Datenqualität, ethische Aspekte und Compliance im Data-Kontext
  • Bedeutung von SQL, Visualisierung und Business Intelligence für Unternehmen

Praktische Implementierung mit Data
  • Anwendung von Python, SQL, Tableau und PowerBI auf reale Daten
  • Entwicklung und Umsetzung von Data-Strategien im Unternehmen
  • Integration von APIs und MangoDB für flexibles Datenmanagement
  • Aufbau von Analyse-Workflows, KPI-Definition und Erfolgsmessung
  • Agile Methoden für fortlaufende Analyse und Strategieanpassung
  • Spezifische Herausforderungen im Marketing, Startup-Umfeld und Business

Data: Technologie und Infrastruktur
  • Vergleich von Softwarelösungen aus Data Science, Business Intelligence, Python & SQL
  • Automatisiertes Reporting, Dashboards und Visualisierung mit Tableau/PowerBI
  • Systemintegration durch APIs und moderne Workflow-Tools
  • Datenmanagement-Prinzipien, Governance und AI-Sicherheit
  • Visualisierungskompetenz für Data-Analysten steigern

Fortgeschrittene Data-Strategien und Trends
  • Machine Learning, Deep Learning und AI-Trends im Business-Umfeld
  • Strategische Nutzung von Data Science und Predictive Analysis in Unternehmen
  • KPI-gesteuerte Visualisierung und Analyse
  • Differenziertes Lifecycle Management mit Datenmodellen und Analytics Tools