Die Schulung ist darauf ausgelegt, ein tiefgreifendes Wissen über Datenanalyse zu vermitteln und Kernkompetenzen für Datenanalyse und -visualisierung zu entwickeln. Sie umfasst Konzepte wie Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, PowerBI, Tableau, fortgeschrittene Analysetechniken einschließlich linearer Regression, Clustering, SQL für große Datenmengen und Big Data, A/B-Tests, Python für Datenanalyse, Cloud-Datenbankverwaltung und Storytelling mit Daten.

Einführung in die Datenanalyse
  • Erkunden Sie die Rolle von Advanced Analytics in der Datenwissenschaft und Entscheidungsfindung.
  • Verstehen Sie, wie Datenanalysten Regression, Clustering und KPIs für Erkenntnisse nutzen.
  • Lernen Sie die Bedeutung statistischer Verfahren wie Konfidenzintervalle in der Datenanalyse kennen.
Fortgeschrittene Analysetechniken
  • Entdecken Sie statistische Methoden für datengesteuerte Vorhersagen und Entscheidungen.
  • Lernen Sie, wie Sie komplexe Datensätze mit fortgeschrittenen Analysewerkzeugen analysieren.
  • Wenden Sie analytische Modelle an, um reale Geschäftsprobleme zu lösen.
Lineare Regression und Clustering
  • Verwenden Sie die lineare Regression, um Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren.
  • Erkunden Sie Clustering-Methoden, um Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeiten zu gruppieren.
  • Verwenden Sie Python-Bibliotheken, um Regression und Clustering durchzuführen und zu visualisieren.
KPIs und Konfidenzintervalle
  • Definieren und messen Sie Key Performance Indicators (KPIs) für Geschäftsziele.
  • Verstehen Sie, wie Konfidenzintervalle die Zuverlässigkeit von Daten bewerten.
  • Verwenden Sie Python, um KPIs und statistische Intervalle zu berechnen und zu analysieren.

Der Datenanalyst wendet Regression, Clustering und Konfidenzintervalle mit Python an; der Datenanalyst nutzt SQL, PowerBI und Tableau und integriert KPIs, A/B-Tests, Big Data und Storytelling mit Daten.