Entdecken Sie die Kunst der Datenanalyse: Von der Erhebung über die Aufbereitung bis zur Visualisierung. Lernen Sie, wie Sie aus Ihren Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und datengetriebene Entscheidungen treffen können.
Grundlagen der Data Science
  • Definition und Bedeutung von Data Science
  • Der Data Science Lifecycle
  • Arten von Daten und Datenquellen
  • Ethische Aspekte der Datennutzung
  • Best Practices und Standards
Datenerhebung und -management
  • Methoden der Datenerhebung
  • Datenqualität und -bereinigung
  • Datenbankgrundlagen
  • ETL-Prozesse
  • Datensicherheit und DSGVO
Explorative Datenanalyse
  • Statistische Grundlagen
  • Deskriptive Statistik
  • Verteilungen und Ausreißeranalyse
  • Korrelationsanalyse
  • Hypothesentests
Datenvisualisierung
  • Grundprinzipien der Datenvisualisierung
  • Visualisierungstools und -techniken
  • Interaktive Dashboards
  • Storytelling mit Daten
  • Best Practices für Präsentationen
Predictive Analytics
  • Einführung in Machine Learning
  • Regressionsanalyse
  • Klassifikationsmodelle
  • Zeitreihenanalyse
  • Modellvalidierung
Tools und Technologien
  • Python für Data Science
  • SQL für Datenanalysten
  • Business Intelligence Tools
  • Jupyter Notebooks
  • Versionskontrolle mit Git
Praxisprojekt
  • Projektplanung und -strukturierung
  • Datenaufbereitung
  • Analyse und Modellierung
  • Visualisierung der Ergebnisse
  • Präsentation und Dokumentation