Grundlagen der Datenanalyse mit SQL und Python
  • Entwicklung von analysierenden Fähigkeiten und datengetriebenen Entscheidungen in der Data Analytics
  • Erforschung der Variationen von Datenquellen und deren Wichtigkeit in der Datenanalyse
  • Analyse von KPIs, Datenmodellen und analytischem Denken im Bereich der Data Analytics

Python für effektive Datenanalyse
  • Grundlagen von Python: Variablen, Listen, Schleifen und Funktionen zur Förderung der Data Analytics
  • Nutzung von Pandas zur Datenanalyse: Filtern, Gruppieren und Umwandeln für präzise Dateninterpretation
  • Datenvisualisierung mit Python zur Unterstützung von datengetriebenen Data Analytics Entscheidungen

SQL für Datenabfragen und Vorbereitung
  • Nutzung von SELECT, WHERE, JOINs und Aggregatfunktionen für systematische Datenanalyse
  • Verwendung von GROUP BY, CTEs und Subqueries für umfassende Data Analytics in Datenbanken
  • Analyse und Verknüpfung von großen Datenmengen mit SQL als zentrale Technik der Datenanalyse

Kombinierte Nutzung von SQL und Python
  • Import und Erweiterung von SQL-Daten in Python für vollständige Data Analytics Workflows
  • Erstellung automatisierter Analysepipelines mit SQL und Pandas zur Datenvereinfachung
  • Effiziente Kombination von Technologien zur Skalierung der Data Analytics Prozesse

Praktisches Projekt: Umfassende Datenanalyse
  • Durchführung eines vollständigen Datenanalyseprojekts mit SQL und Python
  • Datenbereinigung, -interpretation und -visualisierung innerhalb der professionellen Data Analytics
  • Erstellung interaktiver Berichte zur Entscheidungsunterstützung mithilfe datengetriebener Datenanalyse