Big Data + Datenanalyse + Statistik + Power BI
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Datenanalyse und Statistik im Kontext von Big Data. Teilnehmer lernen, wie sie Datenanalyse-Methoden und Business-Analytics-Tools anwenden können, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen und komplexe Datenstrukturen zu verarbeiten.
Modul 1: Big Data im Business-Analytics-Umfeld
Modul 2: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
Modul 3: Statistik in Datenanalyse und Auswertung
Modul 4: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
Modul 5: Power BI Statistik in Analyseprozessen
!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.
!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.
!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.
!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.
Nach Absolvierung der Maßnahme verfügen die Teilnehmenden über Kenntnisse, um Big Data mit Power BI zu analysieren und statistische Methoden im Business-Analyse-Kontext anzuwenden. Sie lernen, Daten zu modellieren und zu visualisieren.