- Grundlagen der Data Analysis und typische Aufgaben im Data Analyst Beruf
- Verständnis von KPIs, Metriken und datengetriebenen Prozessen
- Einstieg in Tools wie Spreadsheets, SQL und Python
Python-Grundlagen für Junior Data Analysts
- Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen verstehen
- Arbeiten mit Jupyter Notebooks für interaktive Analysen
- Datenvorbereitung und erste Auswertungen mit Pandas
SQL für strukturierte Datenanalyse
- Daten abfragen mit SELECT, WHERE, GROUP BY und JOINs
- Erstellung einfacher Reports und KPIs mit SQL
- Nutzung relationaler Datenmodelle zur Analyse
Datenvisualisierung und Reporting
- Erstellung von Dashboards mit Tableau für Business-Zielgruppen
- Visualisierung von Kennzahlen, Trends und Mustern
- Storytelling mit Daten für verständliche Kommunikation
Praxisprojekt für angehende Data Analysts
- End-to-End Datenanalyse mit Python, SQL und Tableau
- Daten bereinigen, analysieren und visuell präsentieren
- Vorbereitung auf typische Aufgaben im Junior Data Analyst Beruf
Die im Kurs verwendeten Data Analyst Tools umfassen Spreadsheets, SQL, Python, Jupyter Notebooks und Tableau, um datengetriebene Prozesse zu analysieren.