Die Schulung ist darauf ausgelegt, ein tiefgreifendes Wissen über Datenanalyse zu vermitteln und Kernkompetenzen für Datenanalyse und -visualisierung zu entwickeln. Sie umfasst Konzepte wie Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, PowerBI, Tableau, fortgeschrittene Analysetechniken einschließlich linearer Regression, Clustering, SQL für große Datenmengen und Big Data, A/B-Tests, Python für Datenanalyse, Cloud-Datenbankverwaltung und Storytelling mit Daten.

Einführung in die Datenanalyse
  • Lernen Sie die Grundlagen der Datenanalyse und Datenvisualisierung kennen.
  • Verstehen Sie, wie Datenanalysten Tools wie Python und Pandas für Erkenntnisse nutzen.
  • Erkunden Sie die Bedeutung von Dashboards und Visualisierungen in der Datenwissenschaft.
Grundlagen der Datenvisualisierung
  • Meistern Sie die Grundlagen der Erstellung wirkungsvoller Datenvisualisierungen.
  • Lernen Sie, Trends und Muster mithilfe von Python-Bibliotheken zu visualisieren.
  • Entwickeln Sie Fähigkeiten, um Daten effektiv für die Entscheidungsfindung zu präsentieren.
Arbeiten mit mehreren Datensätzen
  • Lernen Sie Techniken zum Zusammenführen, Verbinden und Aggregieren von Daten aus verschiedenen Quellen.
  • Verwenden Sie Pandas zur Datenbereinigung, -transformation und -organisation.
  • Verarbeiten Sie große Datensätze, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Dashboards und Visualisierungen mit Pandas
  • Erstellen Sie interaktive Dashboards mit Pandas und Python-Bibliotheken.
  • Visualisieren Sie komplexe Datentrends mithilfe von Diagrammen, Grafiken und Tabellen.
  • Erstellen Sie End-to-End-Datenprojekte, die mehrere Datensätze in Dashboards integrieren.
Analyse von Marketingdaten
  • Erfahren Sie, wie Sie Marketingdaten nutzen können, um digitale Marketingstrategien zu bewerten und zu optimieren.
  • Erkunden Sie Techniken zur Bereinigung und Analyse von Marketingdaten mit Python und Pandas.
  • Führen Sie A/B-Tests durch, um die Wirkung digitaler Marketingkampagnen zu messen.
  • Verwenden Sie SQL, um große Marketingdatensätze nach verwertbaren Erkenntnissen abzufragen.
  • Wenden Sie Clustering- und Segmentierungstechniken an, um Kundentrends in Marketingdaten zu identifizieren.
  • Entwickeln Sie Fähigkeiten zur Erstellung ansprechender Dashboards in Power BI und Tableau für die Visualisierung von Echtzeit-Marketingdaten.
  • Analysieren Sie digitale Marketingkennzahlen wie Klickraten, Konversionsraten und Kundenbindung.
  • Erstellen Sie End-to-End-Projekte, die Datenanalyse und visuelles Storytelling integrieren, um die Marketingleistung und den ROI zu präsentieren.

Die Inhalte zeigen, wie Pandas für Datenbereinigung, explorative Datenanalyse und Dashboards eingesetzt wird; Pandas verarbeitet Marketingdatensätze, und Themen wie A/B-Tests, Clustering, Segmentierung und Storytelling mit Daten werden behandelt.