- Entdecken Sie, wie Data Analysis branchenübergreifend Wert schafft.
- Verstehen Sie zentrale Aufgaben und Denkweisen in der Data Analysis.
- Lernen Sie Datenpipelines, Datenquellen und granulare Berichterstellung kennen.
- Schaffen Sie eine Grundlage für lebenslanges Weiterlernen in Data Analysis.
Programmieren in Python für Datenanalysten
- Erlernen Sie Python-Grundlagen für Data Analysis: Listen, Schleifen, Funktionen.
- Strukturieren Sie Data Analysis-Workflows mit Jupyter Notebooks.
- Lösen Sie geschäftsnahe Programmieraufgaben mit Fokus auf Datenprojekte.
- Nutzung von Git für kollaborative Analyseprojekte.
Datenbereinigung und -exploration mit Pandas
- Verwenden Sie Pandas, um Rohdaten für die Data Analysis aufzubereiten.
- Filtern, gruppieren und zusammenführen Sie Daten zur Gewinnung von Insights.
- Führen Sie erste statistische Data Analysis-Schritte in Einzel- und Gruppenprojekten durch.
SQL und Datenbanken in analytischen Umgebungen
- Verstehen Sie relationale Datenarchitektur im Kontext von Data Analysis.
- Optimieren Sie SQL-Abfragen zur Extraktion geschäftsrelevanter Erkenntnisse.
- Wenden Sie Joins, Aggregationen und CTEs in Data Analysis-Szenarien an.
- Verwenden Sie Tools wie DBeaver für interaktive SQL-Projekte.
Kommunizieren Sie Erkenntnisse mit Tableau und KPIs
- Definieren Sie KPIs zur Messung von Data Analysis-Leistung.
- Erstellen Sie interaktive Dashboards in Tableau, um Analyseergebnisse zu visualisieren.
- Kombinieren Sie Python- und SQL-Ergebnisse zu datengestützten Storylines.
- Präsentieren Sie Ihr Abschlussprojekt mit Fokus auf angewandte Data Analysis.
Dieser Kurs bietet tiefe Einblicke in Data Analysis durch Python-Programmierung, SQL-Datenbanken und Visualisierung mit Tableau.