Python + Statistik + Datenvisualisierung + Power BI

Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Programmierung und Visualisierung mit Python, statistischen Grundlagen und Datenanalyse in der digitalen Arbeitswelt. Die Teilnehmenden lernen, statistische Daten zu visualisieren und Datenquellen im Analysekontext zu nutzen.

Modul 1: Programmierung und Visualisierung mit Python
Modul 2: Einführung in die Statistik
Modul 3: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
Modul 4: Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
Modul 5: Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren

Programmierung und Visualisierung mit Python
  • Datenanalyse mit Python: Nutzung der Programmiersprache zur Datenbearbeitung, Modellbildung und Big Data Analyse.
  • Visualisierung statistischer Daten: Darstellung mit Boxplot Visualization, Histogramm und Datenvisualisierung in Python.
  • Python in Analyseplattformen: Einsatz von Python Skript Power BI und REST API Python zur Datenintegration und Automatisierung.
  • Werkzeuge und Methoden: Verwendung von Datenanalyse-Methoden in Kombination mit Python Programmierung und Visualisation Tools.

Einführung in die Statistik
  • Statistische Grundlagen verstehen: Einführung in deskriptive Statistik, Datenkompetenz und grundlegende Analysemethoden für Datenanalyse.
  • Daten auswerten & interpretieren: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Verteilungserkennung und Musteranalyse.
  • Arbeiten mit Datenquellen: Aufbau und Analyse von Pivot-Tabellen, Umgang mit großen Datenmengen und statistischer Datenauswertung.
  • Anwendung im Analysekontext: Statistiken erstellen, Datenquellen bewerten und Big Data Analytics für fundierte Entscheidungen nutzen.

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.

Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
  • Boxplot Statistik zur Darstellung von Streuung, Median und Ausreißern in strukturierter Datenanalyse und Visualisierung.
  • Anwendung in Big Data Kontexten: Boxplot Analyse zur Mustererkennung in datenintensiven Visualisierungen und Data Science.
  • Toolbasierte Umsetzung mit Power BI Boxplot, Python-Visualisierungen und datengetriebener Modellierung.
  • Datenmengen visuell analysieren: Vergleich von Gruppen, Identifikation von Extremwerten und Ableitung statistischer Aussagen.

Microsoft Power BI Visuals - Daten visuell analysieren und strukturieren
  • Visualisierung von Daten mit Microsoft Power BI Visuals zur Analyse komplexer Zusammenhänge in datengetriebenen Modellen.
  • Einsatz von Scatterplot, Histogramm und Boxplot zur Darstellung statistischer Muster und explorativer Datenanalysen.
  • Kombination von Datenmodellierung, Datenaufbereitung und Darstellung zur Unterstützung analytischer Prozesse.
  • Verwendung von Power BI Visualisierungen zur Auswertung, Strukturierung und Präsentation großer Datenmengen.

Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Python und Power BI zur Datenanalyse einzusetzen und Boxplot-Visualisierungen in verschiedenen Anwendungsbereichen zu erstellen.