- Verstehen der Anwendungen von Data Analytics in verschiedenen Branchen
- Einführung in Tools wie Google Analytics, Spreadsheets und Pivot-Tabellen
- Visualisierung und Organisation von Daten mit Diagrammen und Tabellen
- Erfassung und Vorbereitung strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
Python für Datenanalyse und Webanalyse
- Grundlagen der Python-Programmierung und Datenmanipulation
- Nutzung von NumPy und Matplotlib in Data Analytics-Workflows
- Extraktion und Analyse von Webdaten für Marketingzwecke
- Automatisierung wiederkehrender Analyseaufgaben mit Python
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Pandas
- Einsatz von Pandas zur Bereinigung, Aggregation und Umstrukturierung von Daten
- Marketingdaten analysieren, z. B. Kundensegmentierung und Kampagnenanalysen
- Zusammenführung und Transformation großer Datensätze
- Entwicklung robuster Data Analytics-Pipelines für Geschäftsanwendungen
Vorhersageanalyse und Marketing-Insights
- Clustering, Regression und prädiktive Modellierung für Data Analytics
- A/B-Tests zur Hypothesenprüfung im Marketing
- Optimierung von Kampagnenmetriken auf Basis analytischer Erkenntnisse
- Entwicklung datengesteuerter Strategien zur Entscheidungsfindung
Datenvisualisierung für Data Analytics
- Visualisierungen mit Matplotlib, Seaborn und Google Data Studio
- Erstellung interaktiver Dashboards für Stakeholder
- Visual Storytelling zur Kommunikation komplexer Analyseergebnisse
- Vertiefung analytischer Erkenntnisse durch fortgeschrittene Diagrammtypen
Cloud Computing für fortgeschrittene Datenanalysen
- Einrichtung von Cloud-Umgebungen für skalierbare Data Analytics-Workflows
- Nutzung von BigQuery und Snowflake zur Analyse großer Datensätze
- Implementierung von ETL-Prozessen in der Cloud
- Sicherheit und Kostenoptimierung in cloudbasierten Projekten
Analytische Verfahren für Webanalysen
- Skalierbare Pipelines und DBT-Modelle in der Data Analytics-Praxis
- Integration von Daten aus CRM-, Werbe- und Webanalyse-Tools
- Echtzeit-Auswertungen zur Optimierung von Marketingentscheidungen
- Entwicklung eines einheitlichen analytischen Ökosystems
Fortgeschrittene KPI-Verfolgung und Dashboards
- Nutzung von Google Analytics und KPI-Logik in der Data Analytics
- Messung von Konversionsraten, CLV und Kampagnenwirkung
- Erstellung benutzerdefinierter Echtzeit-Dashboards
- Ableitung umsetzbarer Strategien aus Analyseergebnissen
Abschlussprojekt in Datenanalyse
- End-to-End-Projekt zur Anwendung von Data Analytics in realen Szenarien
- Datensammlung, Bereinigung und Analyse mit Python
- Projektentwicklung rund um Marketinganalysen und ROI-Optimierung
- Professionelle Präsentation von Ergebnissen mit Dashboards