Kurs: Data Analyst - Fähigkeiten für Data Analyst Berufe
KursbeschreibungDer Kurs ,,Data Analyst - Fähigkeiten für Data Analyst Berufe" vermittelt praxisnah die wesentlichen analytischen, technischen und kommunikativen Kompetenzen, die für eine erfolgreiche Tätigkeit als Data Analyst erforderlich sind. Die Teilnehmenden lernen, Daten aufzubereiten, zu analysieren und zu interpretieren sowie ihre Ergebnisse professionell darzustellen. Ziel ist es, ein modernes Kompetenzprofil zu entwickeln, das den Anforderungen in datengetriebenen Unternehmen entspricht.
Zielgruppe
Einsteiger:innen, Data Analysts, Business Analysts, Studierende und Quereinsteiger:innen, die ihre Fähigkeiten im Bereich Data Analytics aufbauen oder erweitern möchten.
Kursniveau
Von Anfänger bis Fortgeschritten
Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Grundkenntnisse in Statistik oder IT sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Die Teilnehmenden lernen die wichtigsten Fähigkeiten, die Data Analysts benötigen: analytisches Denken, technisches Verständnis und klare Kommunikation. Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufszahlen und Präsentation der Ergebnisse.
- Analytisches Denken & Problemlösung
- Technisches Verständnis
- Kommunikation von Analyseergebnissen
- Praxisbeispiel Verkaufszahlen
Datenfundament - Microsoft DP-900
Es werden Grundlagen von Datenbanken und Datenmanagement in Azure vermittelt. Praxisbeispiel: Nutzung von Azure SQL zur Analyse von Kundendaten.
- Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
- Relationale & NoSQL-Datenbanken
- Datenmanagement in Azure
- Praxisbeispiel Kundendaten
Visualisierung mit Power BI - Microsoft PL-300
Die Teilnehmenden lernen, wie sie Kennzahlen visualisieren und aussagekräftige Dashboards entwickeln. Praxisbeispiel: Erstellung eines Management-Dashboards für die Geschäftsleitung.
- Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
- Visualisierung von KPIs
- Erstellung interaktiver Dashboards
- Praxisbeispiel Management-Dashboard
Python für Data Analytics
Es wird gezeigt, wie Python genutzt werden kann, um Daten effizient aufzubereiten und zu analysieren. Praxisbeispiel: Bereinigung und Transformation von Umfragedaten.
- Python for Data Science
- Nutzung von Pandas & NumPy
- Datenaufbereitung und Analyse
- Praxisbeispiel Umfragedaten
Erweiterte Datenkompetenz - CertNexus CDSP & DSBIZ
Mit CDSP erlernen Teilnehmende professionelle Methoden der Data Science, DSBIZ ergänzt um Business- und Governance-Perspektiven. Praxisbeispiel: Interpretation einer komplexen A/B-Analyse.
- CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
- CertNexus DSBIZ - Data Science for Business Professionals
- Governance & Compliance
- Praxisbeispiel A/B-Analyse
Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
FazitDie Weiterbildung ,,Data Analyst - Fähigkeiten für Data Analyst Berufe" vermittelt ein umfassendes Kompetenzprofil, das technische, analytische und kommunikative Aspekte verbindet. Teilnehmende sind nach Abschluss in der Lage, moderne Analyseprojekte erfolgreich umzusetzen.