- Einführung in Data, Data Science, AI, Artificial Intelligence und Künstliche Intelligenz
- Rollenverständnis: Data Analyst vs. Data Scientist - Einstiegsmöglichkeiten für Quereinsteiger:innen
- Technisches Setup mit Python, Git, UNIX und Cloud Tools für Data Workflows
- Strukturierter Start in datenbasierte Entscheidungsfindung
SQL für Datenabfragen & Datenaufbereitung
- Verwendung von SQL zur Extraktion und Transformation strukturierter Data
- Verknüpfungen, Aggregationen und Subqueries für aussagekräftige Analysen
- Erstellung von Reports und Data Views zur Weiterverarbeitung in BI-Tools
- Integration von SQL in Data Science Pipelines
Power BI für interaktive Datenvisualisierung
- Erstellung von Dashboards und Berichten mit Power BI
- Verknüpfung mehrerer Data Quellen und Erstellung aussagekräftiger Visuals
- Nutzung von DAX-Funktionen und Power Query zur dynamischen Analyse
- Einsatz von Power BI für Business Monitoring und Präsentation
Data Science & Analyse Methoden für Einsteiger
- Explorative Datenanalyse mit Pandas, Numpy und Visualisierungsbibliotheken
- Datenbereinigung, Feature Engineering und einfache Prognosemodelle
- Verständnis von Machine Learning Grundlagen zur AI-Anbindung
- Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsunterstützung
Praxisprojekt: Einstieg in datengetriebene Visual Analytics
- End-to-End Projekt mit SQL, Power BI und Python zur Business-Fragestellung
- Arbeiten mit echten Datensätzen und Erstellung eines Storytelling-Dashboards
- Agile Umsetzung, Git-gestützte Teamarbeit und Präsentation vor Stakeholdern
- Fokus auf Data, AI-Nutzen und Künstliche Intelligenz in der Visualisierung
Der Kurs vermittelt auch, wie Power BI zur Erstellung interaktiver Dashboards verwendet wird, um datenbasierte Entscheidungsprozesse zu unterstützen.