Strukturierte Auswertung großer Datensätze bietet Ihnen eine fokussierte Weiterbildung zur gezielten Analyse umfangreicher Datenbestände mithilfe moderner Technologien wie Python, SQL, Pandas und künstlicher Intelligenz. Im Zentrum steht die konkrete Anwendung von Data Science Tools zur datenbasierten Entscheidungsfindung - beispielsweise mit Tableau, PowerBI sowie cloudbasierten Plattformen wie MangoDB. Sie erfahren detailliert, wie Analysten in Unternehmen Data Science, Machine Learning und Data-Visualisierung verknüpfen, um erfolgskritische Marketing- und Business-Intelligence-Strategien zu entwickeln. Durch intensiven Praxisbezug arbeiten Sie mit für datengetriebene Professionals unverzichtbaren Methoden, etwa Data Analysis mit Python und Numpy, strategische Nutzung von APIs oder visuelle Aufbereitung großer Datensätze. In diesem Bootcamp-Format vertiefen Sie gezielt strukturierte Auswertungsverfahren, datenbasierte Modellbildung und Technikverständnis auf Einsteiger- wie Fortgeschrittenenniveau.
Grundlagen von Data- Grundbegriffe und zentrale Data-Konzepte für Business Analyst, Quereinsteiger und Professionals
- Historische Entwicklung von Data Science, Einsatzszenarien und datengetriebene Geschäftsmodelle im Business-Umfeld
- Einführung in Python, SQL, Pandas und deren Bedeutung für effiziente Datenanalysen
- Markttrends, Analyse aktueller Tools wie Tableau und PowerBI
- Regulatorische Rahmenbedingungen, ethische Aspekte und Data-Governance-Standards
- Abgrenzung von Data Science zu Marketing, Business Intelligence und Data Analysten-Rollen
Praktische Implementierung mit Data
- Aufbau und Umsetzung einer Data-Strategie von Startup bis etabliertes Unternehmen
- Arbeiten an Business Cases mit Python, MangoDB, Numpy und Machine Learning Modellen
- Lösungsorientierter Umgang mit großen Datenmengen - von Datenimport bis Visualisierung mit PowerBI
- Definition und Messung relevanter KPIs bei Datenprojekten, Monitoring von Data-bezogenen Prozessen
- Iteratives Reporting, professionelle Vizualisation und Bewertung von Analyseergebnissen
Data: Technologie und Infrastruktur
- Einsatz führender Tools wie Tableau, PowerBI, MangoDB in realen Data-Projekten
- APIs und Schnittstellenintegration für ganzheitliches Datenmanagement
- Data Quality Assurance, Datenschutz, Sicherheitsmechanismen und Compliance-Anforderungen
- Möglichkeiten zur Automatisierung von Analyseprozessen und Daten-Workflows
- Einblick in Cloud-basierte Data Infrastructures und systemübergreifende Reporting-Lösungen
Fortgeschrittene Data-Strategien und Trends
- Insights zu KI, Machine Learning und AI-gestützter Data Analysis
- Monitoring neuer Technologien, Data Trends und deren Einfluss auf Marketing und Business Intelligence