- Grundlagen der Data Analysis und die Bedeutung datenbasierter Entscheidungen im Arbeitsfeld eines Data Analyst
- Verständnis von KPIs, Datenfluss und Stakeholder-Kommunikation im Data Analysis Kontext
- Dateninterpretation mit Spreadsheets und analytisches Denken - zentrale Aufgaben eines Data Analyst
Python-Know-how für Data Analysts
- Python Basics: Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen für den Einstieg in die Data Analysis
- Einsatz von Jupyter Notebooks zur Analyse realer Datensätze durch angehende Data Analysts
- Praxisprojekte zur Vorbereitung datenbasierter Entscheidungsfindung mit Fokus auf Data Analysis
Pandas für datengetriebene Entscheidungsunterstützung
- Datenbereinigung, Gruppierung und Aggregation großer Datenmengen - essentielle Fähigkeiten eines Data Analyst
- Erstellung von Visualisierungen und Trendanalysen zur Verbesserung der Data Analysis
- Verknüpfung und Auswertung multipler Datenquellen für fundierte Data Analysis Erkenntnisse
Statistische Methoden für fundierte Entscheidungen
- Lineare Regression, Clustering und A/B Testing in der Business-Praxis für Data Analysts
- Verteilungsanalysen und Konfidenzintervalle zur Validierung von Hypothesen in der Data Analysis
- Datenethik und sichere Entscheidungsableitung im Arbeitsalltag eines Data Analyst
Reporting und Dashboarding zur Entscheidungspräsentation
- Erstellung interaktiver Reports mit Tableau durch Data Analysts
- Datenstorytelling mit Dashboards, Parametern und LODs zur Kommunikation von Data Analysis Ergebnissen
- Kommunikation analytischer Erkenntnisse an Entscheidungsträger - eine Schlüsselkompetenz für den Data Analyst
Data Analysts nutzen Python, Pandas und statistische Methoden zur Datenanalyse und präsentieren ihre Ergebnisse mit Tools wie Tableau zur Entscheidungsunterstützung.