Data Literacy + Datenanalyse + Power BI + Statistik

Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse zur Datenkompetenz und Datenanalyse, die für die digitale Arbeitswelt relevant sind. Die Teilnehmenden lernen den Umgang mit verschiedenen Tools und Methoden zur Datenaufbereitung und -auswertung, inklusive SQL und Power BI.

Modul 1: Data Literacy - Grundlagen der Datenkompetenz
Modul 2: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
Modul 3: Datenaufbereitung für Analyse und Reporting
Modul 4: Statistik in Datenanalyse und Auswertung
Modul 5: Business Intelligence im Unternehmenskontext

Data Literacy - Grundlagen der Datenkompetenz
  • Grundlagen der Datenkompetenz: Einführung in Data Literacy, Datenanalyse-Methoden und Statistik für fundierte Entscheidungsprozesse.
  • Datenstrukturen & -quellen: Verständnis für Datenformate, Datenmodelle, Datenquellen und deren Relevanz in der digitalen Transformation.
  • Analytisches Denken & Tools: Anwendung von SQL, Pivot Tabellen und Power BI zur strukturierten Datenaufbereitung und -auswertung.
  • Data Governance & Verantwortung: Vermittlung von Datenethik, Datenmanagement und sicherer Umgang mit sensiblen Daten im Arbeitskontext.

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.

Datenaufbereitung für Analyse und Reporting
  • Datenbearbeitung mit Power BI: Aufbereitung von Daten für Analyse, Berichtswesen und Business Intelligence im Unternehmenskontext.
  • Werkzeuge und Methoden: Nutzung von Pivot-Analyse, Power BI und Analyseprozessen zur Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen.
  • Datenquellen verbinden: Kombination und Verwaltung von Datenquellen für Auswertung, Analyse und Visualisierung im Reporting.
  • Datenprozesse umsetzen: Bereinigung, Aggregation und Modellierung von Daten zur Erstellung von Power BI Reports und Dashboards.

Statistik in Datenanalyse und Auswertung
  • Verfahren und Konzepte: Einsatz statistischer Methoden zur Auswertung von Datenquellen, Datenmengen und Analyseprozessen.
  • Datenverteilung verstehen: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Darstellung statistischer Zusammenhänge und Muster.
  • Anwendung im Analyseumfeld: Statistik als Bestandteil von Datenanalyse, Big Data Analyse und Business Analytics.
  • Verknüpfung mit Tools: Einsatz von Pivot-Tabellen, Datenquellen und Power BI zur statistischen Datenauswertung und Interpretation.

Business Intelligence im Unternehmenskontext
  • Datengestützte Entscheidungsprozesse: Analyse betrieblicher Daten mit Statistik, BI-Methoden und digitalen Analysewerkzeugen.
  • Einsatz von Power BI: Erstellung interaktiver Berichte und Visualisierungen mit Microsoft Power BI und Anbindung externer Datenquellen.
  • Strukturierte Datenaufbereitung: Anwendung von Pivot-Analyse, Datenmodellen und Big Data Sets zur Auswertung komplexer Informationen.
  • Berichtserstellung & Visualisierung: Entwicklung von Power BI Dashboards zur Darstellung geschäftsrelevanter Kennzahlen und Trends.

Nach Absolvierung der Maßnahme verfügen die Teilnehmenden über Kenntnisse, um statistische Methoden und digitale Tools zur Datenanalyse im Unternehmenskontext anzuwenden. Sie können Daten aufbereiten, analysieren und entsprechende Berichte erstellen.