- Grundlagen der Daten Analyse und datengetriebene Entscheidungsprozesse im Kontext der Data Analysis
- Unterschiedliche Datenquellen und ihre Rolle in der Daten Analyse
- Verständnis für KPIs, Datenmodelle und analytisches Denken in der modernen Data Analysis
Python für Daten Analyse
- Einführung in Python: Variablen, Listen, Schleifen und Funktionen für die Data Analysis
- Analyse von Daten mit Pandas: Filtern, Gruppieren und Transformieren für effektive Daten Analyse
- Visualisierung von Erkenntnissen mit Python Tools zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen in der Data Analysis
SQL für Datenextraktion und Vorbereitung
- Datenabfragen mit SELECT, WHERE, JOINs und Aggregatfunktionen für strukturierte Daten Analyse
- Nutzung von GROUP BY, CTEs und Subqueries zur tiefgehenden Data Analysis in relationalen Datenbanken
- Verknüpfung und Analyse großer Datenmengen in SQL - zentrale Technik der Daten Analyse
Verknüpfte Nutzung von SQL und Python
- Import und Weiterverarbeitung von SQL-Daten in Python für integrierte Data Analysis Workflows
- Erstellen kompletter Analysepipelines mit SQL und Pandas zur Automatisierung der Daten Analyse
- Skalierung von Data Analysis-Prozessen durch effiziente Kombination beider Technologien
Praxisprojekt: End-to-End Daten Analyse
- Eigenständige Durchführung eines Daten Analyse Projekts mit SQL und Python
- Datenbereinigung, Interpretation und Visualisierung im Rahmen einer professionellen Data Analysis
- Erstellung interaktiver Reports zur Entscheidungsunterstützung durch datenbasierte Daten Analyse
Diese Kursinhalte helfen, SQL und Python effektiv für die Integration und Automatisierung von Daten Analyse Workflows zu nutzen.