Big Data + Statistik + Datenanalyse + Power BI
Diese Weiterbildung vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse in der Analyse und Visualisierung großer Datenmengen. Teilnehmende lernen, wie sie Datenquellen erschließen und mithilfe von Tools wie Power BI datengetriebene Entscheidungsprozesse unterstützen können.
Modul 1: Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse
Modul 2: Big Data im Business-Analytics-Umfeld
Modul 3: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
Modul 4: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
Modul 5: REST-API im Kontext datengetriebener Anwendungen
!Statistik und Visualisierung datenbasierter Erkenntnisse
*Statistische Auswertungen: Methodeneinsatz zur Analyse großer Datenmengen im Umfeld von Big Data Analytics und Data Science.
*Visualisierung statistischer Muster: Anwendung von Histogramm Statistik, Scatterplot Analysis und Boxplot zur Datenauswertung.
*Analysemethoden im Einsatz: Statistikgrundlagen für Datenanalyse, Datenauswertung und analytische Entscheidungsprozesse.
*Toolgestützte Statistik: Nutzung von Power BI Dataflows, Pivot-Auswertung und Datenquellen zur Analyse komplexer Datenstrukturen.
!Big Data im Business-Analytics-Umfeld
*Big-Data-Strukturen: Analyse großer Datenbestände mit Fokus auf Big-Data-Statistiken, Datenanalyse und digitale Transformation.
*Business-Analytics-Tools: Nutzung von Business-Analytics-Prozessen und Big-Data-Methoden zur Bewertung betrieblicher Fragestellungen.
*Verarbeitung in Power BI: Einsatz von Power-BI-Grundlagen zur Aufbereitung von Daten und Visualisierung von Big Data für Data Analysts.
*Analyseergebnisse berichten: Umsetzung von Big-Data-Präsentationen in Power-BI-Berichten und Nutzung im Business-Analyse-Kontext.
!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.
!Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
*Datenquellen erschließen: Import strukturierter Datenquellen zur Vorbereitung statistischer und analytischer Auswertungen.
*Modellierung von Datenstrukturen: Entwicklung logischer Datenmodelle für Business Analytics und Big Data Analyseverfahren.
*Power BI Dataflows: Nutzung von Power BI zur Anbindung externer Datenquellen und Erstellung modellbasierter Datenanalysen.
*Anwendung in der Analyse: Datenmodellierung für Pivot-Tabellen, Visualisierung und Statistik im Analysekontext.
!REST-API im Kontext datengetriebener Anwendungen
*Zugriff auf Webdaten: Techniken zur strukturierten Nutzung von REST APIs in datenintensiven Systemen und Plattformen.
*API-Nutzung mit Python: REST API Python für Datenzugriffe, Integration und Weiterverarbeitung in Workflows.
*Verknüpfung mit ML-Systemen: Übertragung großer Datenmengen an Machine Learning Modelle für Analysezwecke.
*KI und API kombinieren: Einsatz von REST API mit Webscraping AI zur automatisierten Datennutzung aus externen Quellen.
Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, große Datenmengen mit statistischen Methoden zu analysieren und zu visualisieren. Sie nutzen Werkzeuge wie Power BI zur Erstellung von Berichten und zur datengetriebenen Entscheidungsfindung.