Predictive Analytics: Predictive Analytics und Datenverarbeitung

Grundlagen der Datenanalyse & digitalen Tools
  • Einführung in Rollen, Tools und Methoden der Datenanalyse
  • Arbeiten mit Google Sheets, Markdown und GitHub für saubere Dokumentation
  • Erste Analysen mit deskriptiver Statistik und Visualisierungstechniken
  • Einstieg in Python, Git und Terminalumgebungen
Datenverarbeitung mit Python & Pandas
  • Listen, Schleifen, Funktionen und Kontrollstrukturen programmieren
  • Datenbereinigung, Filterung und Transformation mit Pandas
  • Visualisierung von Daten mit Python-Plotting-Bibliotheken
  • Mini-Projekte zur Analyse realer Datensätze und Präsentation
Explorative Analyse & statistische Modellierung
  • Durchführung einer kompletten Exploratory Data Analysis (EDA)
  • Entwicklung von Hypothesen und Erarbeitung datenbasierter Empfehlungen
  • Einführung in lineare Regression, A/B-Testing und Clustering
  • Anwendung statistischer Konzepte wie Konfidenzintervalle & Verteilungen
Vorhersagemodelle & Advanced Analytics
  • Einsatz von Regressions- und Klassifikationsmodellen mit Python
  • Bewertung und Optimierung von Modellen anhand geeigneter Metriken
  • Entwicklung eigener Predictive Analytics-Projekte in Gruppen
  • Anwendung von Clustering zur Mustererkennung in komplexen Datensätzen
Datenbanken & Cloudbasierte Datenverarbeitung
  • Arbeiten mit SQL (CRUD, Joins, Aggregation, CTEs und SQL-Funktionen)
  • Nutzung von Cloud-Datenbanken und Tools wie DBeaver
  • Integration von SQL in Python für automatisierte Datenanalysen
  • Projektarbeit mit SQL-Datenmodellen und Abfragen
Analytical Engineering mit DBT & Datenpipelines
  • Aufbau moderner Datenpipelines mit DBT und API-Integration
  • Einführung in analytische Modellierung und Datenprodukte
  • Anwendung von SQL mit Python in DBT-Modellen
  • Projekt: Entwicklung strukturierter Datenmodelle & Transformationspipelines
KPI-Entwicklung & Dashboarding mit Tableau
  • Entwicklung und Visualisierung von KPIs zur Geschäftssteuerung
  • Interaktive Dashboards und Storytelling mit Tableau
  • Fortgeschrittene Techniken wie LODs, Sets und Table Calculations
  • Projekt: Visualisierung und Präsentation einer datengetriebenen Analyse
Capstone-Projekt & Karrierevorbereitung
  • Umsetzung eines vollständigen Predictive Analytics Projekts
  • Anwendung des gesamten Datenanalyse-Lebenszyklus (EDA → Modell → Präsentation)
  • Karriereworkshops, Bewerbungscoaching und Abschlusspräsentation

Predictive Analytics und Datenverarbeitung konzentrieren sich auf die Anwendung von Python und Pandas zur Datenbereinigung und Analyse.