Diese Weiterbildung richtet sich an Personen mit Grundkenntnissen in Datenanalyse, die ihre Fähigkeiten in SQL, Business Analytics, Datenvisualisierung und Machine Learning vertiefen möchten.
Datenbanken & SQL- Grundlagen relationaler & NoSQL-Datenbanken
- Basis-SQL-Abfragen (SELECT, WHERE, JOINs, UNIONs)
- Aggregation, Rolling Window, Subqueries
- Tabellen & Views verwalten, JSON, Cloud-Datenbanken
- SQL-Abfragen mit Python ausführen
Datenschnittstellen
- RESTful APIs nutzen & eigene APIs mit FastAPI erstellen
- Datenabruf per Python & Webscraping mit BeautifulSoup
- Datenschutz beim Webscraping
Statistik-Grundlagen
- Statistische Kennzahlen & Visualisierungen (Histogramm, Boxplot)
- Lineare Regression & Hypothesentests
Business Analytics
- Methoden: SWOT, MoSCoW, Risikomatrix
- IT-Projektmanagement (Scrum, Agile, Wasserfall)
Datenvisualisierung mit Python
- Matplotlib, Seaborn & interaktive Visualisierungen mit Plotly
- Excel-Datenverarbeitung & PDF-Reporting
Datenvisualisierung mit MS Power BI
- Datenimport, Modellierung & DAX-Ausdrücke
- Erstellung interaktiver Dashboards & Reports
KI & Machine Learning
- ML-Algorithmen, Overfitting, Trainings-/Testdaten
- Lineare Regression, KNN, Random Forest, Neuronale Netze
Zielgruppe
- Datenanalysten & Business-Analysten mit Grundkenntnissen
- Einsteiger in Business Analytics, Machine Learning & Power BI