Python + Power BI + Datenanalyse + Visualisierung
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse zur Nutzung von Python und Power BI für Datenanalysen, Visualisierungen und die Integration in Analyseumgebungen. Die Teilnehmenden lernen, wie sie mithilfe dieser Werkzeuge Daten effizient verarbeiten und auswerten können.
Modul 1: Python in Datenanalyse und Visualisierung
Modul 2: Einführung in Power BI von Microsoft
Modul 3: Power BI Statistik in Analyseprozessen
Modul 4: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
Modul 5: Agiles IT-Projektmanagement in der digitalen Arbeitswelt
- Grundlagen der Programmierung: Nutzung der Programmiersprache Python für Datenverarbeitung, Analyse und Automatisierung.
- Strukturen und Anwendungen: Erstellung von Skripten für Datenanalyse, Datenmodellierung und Visualisierung mit Pandas und Matplotlib.
- Integration in Analyseumgebungen: Einsatz von Python-Skripten in Power BI, Datenimport und API-Anbindung für Analysezwecke.
- Visualisierung und Auswertung: Nutzung von Python für Histogramme, Boxplots, Datenvisualisierung und explorative Datenanalyse.
Einführung in Power BI von Microsoft
- Grundlagen von Power BI: Einführung in Microsoft Power BI, Datenimport, Benutzeroberfläche und erste Schritte mit Berichten und Dashboards.
- Datenmodellierung & DAX: Aufbau von Datenmodellen, Einsatz von DAX-Funktionen und Verknüpfung mehrerer Datenquellen im Power BI Service.
- Visualisierung & Auswertung: Erstellung von Power BI Visuals wie Pivot-Tabellen, Scatterplots, Boxplots und individuelle Berichtselemente.
- Analyse großer Datenmengen: Nutzung von Power Query, Filterlogik, SQL-Anbindungen und Big Data Analyse mit Power BI Tools in der Cloud.
Power BI Statistik in Analyseprozessen
- Statistische Verfahren umsetzen: Analyse von Big Data mit Power BI Tools, Power BI DAX und Power BI Bericht.
- Darstellung von Ergebnissen: Nutzung von Boxplot Power BI, Histogramm Statistik und Power BI Visuals zur Ergebnispräsentation.
- Vorbereitung und Struktur: Einsatz von Datenmodellierung und Power BI Datenaufbereitung für aussagekräftige Analyseergebnisse.
- Integration von Tools: Verbindung von Power BI AI, Python Skript Power BI und Power BI Datenquellen für automatisierte Auswertung.
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.
Agiles IT-Projektmanagement in der digitalen Arbeitswelt
- Strukturierte Planung: Methoden zur Projektsteuerung mit GitHub, Gantt-Diagrammen und digitalen Tools im IT-Umfeld.
- Scrum und Kanban im Team: Nutzung agiler Methoden für iterative Planung, Aufgabenverteilung und Umsetzung.
- Kommunikationsprozesse gestalten: Moderieren, Präsentieren und strukturierte Kommunikation im digitalen Projektsetting.
- Projektanalyse mit Daten: Nutzung von Pivot-Tabellen, SWOT und Datenanalyse zur kontinuierlichen Projektanpassung.
Im Anschluss an die Weiterbildung können die Teilnehmenden Python und Power BI zur Datenanalyse und Visualisierung anwenden. Sie sind mit verschiedenen Datenanalysetools vertraut und wissen, wie man Projekte im IT-Bereich agil managt.