- Einführung in Data Analytics und die Rolle des Data Analyst im Unternehmenskontext
- Verständnis für Datenprozesse, KPIs und Anwendungsfelder der Data Analysis
- Erste Data Analysis-Erfahrungen mit Spreadsheets und Google Sheets
Python für Data Analysis im Beruf
- Basiswissen in Python: Variablen, Bedingungen, Schleifen für die tägliche Arbeit eines Data Analyst
- Anwendung in Jupyter Notebooks zur strukturierten Data Analysis
- Mini-Projekte zur praktischen Festigung für Einsteiger in den Data Analyst Beruf
Data Analysis Methoden mit Pandas
- Importieren, Bereinigen und Transformieren von Daten mit Pandas für professionelle Data Analysis
- Datenaggregation, Visualisierung und Gruppierung großer Datensätze durch Data Analysts
- Nutzung von Pandas für verschiedene Data Analyst Anwendungsgebiete und Praxisfelder
Statistische Methoden und Business-Anwendungen
- A/B Testing, Regression und Verteilungen zur Entscheidungsfindung in der Data Analysis
- Praktische Beispiele aus Marketing, Produkt und Operations für angehende Data Analysts
- Erkennen und Interpretieren von Datenmustern zur Ableitung datenbasierter Strategien
Berichte und Dashboards im Business-Kontext
- Datenreporting mit Tableau: KPIs, Stories, Dashboards - Tools im Alltag eines Data Analyst
- Verknüpfung mehrerer Datenquellen und LOD-Techniken für tiefergehende Data Analysis
- Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen für Stakeholder durch erfahrene Data Analysts
Der Kurs bietet eine Einführung in die Grundlagen der Data Analysis und deren Anwendungsmöglichkeiten für angehende Data Analysts.