Datenanalyse + SQL + Power BI + Künstliche Intelligenz

Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in Datenanalyse, Datenvisualisierung und Business Intelligence, speziell für Quereinsteiger. Dabei werden Techniken und Tools wie SQL und Power BI behandelt, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen und in der digitalen Arbeitswelt zu integrieren.

Modul 1: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
Modul 2: Data Literacy - Daten verstehen, strukturieren und auswerten
Modul 3: Einführung in Business Intelligence und datenbasierte Prozesse
Modul 4: Datenvisualisierung - Analyse und Darstellung von Datenmustern
Modul 5: Künstliche Intelligenz verstehen und anwenden

Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
  • Grundlagen der Datenanalyse: Statistik, Datenanalyse-Methoden, Data Literacy und datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen.
  • SQL & Power BI in Aktion: Datenaufbereitung, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Power BI Visualisierungen für Analysen.
  • Berufsperspektiven im Data-Umfeld: Data Analyst, Business Analyst & Data Scientist - Einstieg, Tools und gefragte Kompetenzen.
  • Datenauswertung in der Praxis: Boxplot, Histogramm, Data Storytelling & Big Data Analytics für geschäftsrelevante Insights.

Data Literacy - Daten verstehen, strukturieren und auswerten
  • Erarbeitung zentraler Konzepte aus Statistik, Datenanalyse und Big Data Analytics für fundierte Entscheidungen.
  • Kenntnisse zu Datenquellen, Datenstrukturen, Datenmodellen und ihrer Bedeutung in der digitalen Arbeitswelt.
  • Praktische Anwendungen mit SQL, Pivot Tabellen und Power BI zur Analyse und Visualisierung von Daten.
  • Einführung in Data Governance, Datenmanagement, Verantwortung im Datenumgang und Datenqualität.

Einführung in Business Intelligence und datenbasierte Prozesse
  • Grundlagen von Business Intelligence: Datenanalyse-Methoden, Statistik, Big-Data-Konzepte und digitale Transformation in Unternehmen.
  • Arbeiten mit Power BI: Einführung in Microsoft Power BI, Erstellung von Reports, Datenaufbereitung und Visualisierung im Power BI Service.
  • Datengetriebene Entscheidungen: Business Analytics, Pivot-Analyse, Datenauswertung und Methoden zur Geschäftsprozess-Optimierung.
  • Rollen im BI-Umfeld: Überblick über Data Analyst, Business Analyst und Datenanalyst - Aufgaben, Tools und berufliche Perspektiven.

Datenvisualisierung - Analyse und Darstellung von Datenmustern
  • Grundlagen der Visualisierung: Diagrammtypen wie Boxplot, Histogramm und Scatterplot zur explorativen Datenanalyse einsetzen.
  • Datenquellen strukturieren: Power BI Dataflows, Python und Datenaufbereitung für visuelle Darstellung und Interpretation.
  • Visuelle Analysen: Anwendung statistischer Methoden auf große Datenmengen mit Fokus auf datenbasierte Auswertungen.
  • Darstellung komplexer Daten: Muster erkennen, Visualisierungen erstellen und Analyseergebnisse systematisch kommunizieren.

Künstliche Intelligenz verstehen und anwenden
  • Digitale Transformation und KI: Bedeutung für die Arbeitswelt, Automatisierung von Abläufen und neue Strukturen im Büroalltag.
  • Verfahren des maschinellen Lernens: Klassifikation, Clustering, Regression, neuronale Netze und Low-Code Machine Learning Tools.
  • KI-Werkzeuge im Büro: Anbieterüberblick, Integration in Systeme, Microsoft Copilot, Risiken und rechtliche Rahmenbedingungen.
  • Prompting-Strategien anwenden: Grundlagen von LLM Prompting, GPT Prompting, Prompting Kursen und Einsatz im Büroalltag.

Nach Absolvierung der Maßnahme verfügen die Teilnehmenden über Kenntnisse, um Datenanalysen durchzuführen, Business Intelligence Tools zu nutzen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, wobei SQL und Power BI zentrale Methoden darstellen.