- Einführung in Data Analytics, Business Intelligence und Unterschiede in Methodik und Anwendung
- Verständnis von KPIs, Metriken und datengetriebenen Entscheidungen im Unternehmenskontext
- Aufgabenprofil und Kompetenzen eines Business Intelligence Analyst im Bereich Data Analytics
Datenanalyse mit Python und Pandas
- Datenerfassung, Strukturierung und Analyse mit Pandas im Rahmen von Data Analytics
- Erkennung relevanter Muster und Trends für Business Intelligence Analyst
- Erstellung von Analyseberichten für Reporting und Entscheidungsfindung
SQL für Business Intelligence
- Datenabfragen mit SQL zur Unterstützung von Data Analytics
- Nutzung relationaler Datenmodelle durch den Business Intelligence Analyst
- Generierung entscheidungsrelevanter Reports mit JOINs und Aggregationen
Visualisierungstechniken für BI-Reports
- Visualisierung von KPIs und Trends zur Unterstützung von Data Analytics
- Nutzung von Tools wie Tableau für den Business Intelligence Analyst
- Erstellung interaktiver Dashboards für verschiedene Business Units
Praxisprojekte für Business Intelligence Analysts
- End-to-End-Projektarbeit für angehende Business Intelligence Analyst mit SQL, Python und Tableau
- Umsetzung praxisnaher Data Analytics-Aufgaben anhand realer Unternehmensdaten
- Kommunikation datenbasierter Handlungsempfehlungen im Kontext von Data Analytics
Data Analytics und Business Intelligence sind zentrale Themenfelder für einen Business Intelligence Analyst im Unternehmensumfeld.