- Erklärung der Data Analytics: Begriffe, Rollen und Nutzungsmöglichkeiten
- Verständnis für Datenquellen, KPIs und Prozesse der Datenanalyse
- Grundlegende Datenanalysen mit Hilfe von Google Sheets
Einführung in die Programmierung mit Python für Datenanalytiker
- Basiswissen ohne Vorkenntnisse: Variablen, Bedingungen, Listen, Schleifen
- Jupyter Notebooks verwenden für interaktive Datenanalysen
- Datenverarbeitung und Automatisierung mit dem Pandas-Framework
Praxisorientierte Methoden der Datenanalyse
- Deskriptive Statistik, Verteilungen und erste Datenvisualisierungen
- Datenbereinigung, Datenumwandlung und -gruppierung mit Pandas
- Explorative Datenanalyse anhand echter Geschäftsdaten
SQL für analysierte Daten in strukturierten Formaten
- Grundlagen von SQL: SELECT-Anweisungen, WHERE, JOINs, Aggregationen
- Erstellen von Datenbankabfragen für Analyse- und Reportingzwecke
- Gezielte Analyse von relationalen Datenbanken
Visualisierung von Datenanalysen für Unternehmensziele
- Entwicklung von interaktiven Dashboards mit Tableau
- Daten-Storytelling: Effektive Darstellung von KPIs, Trends
- Erstellung von Berichten für Stakeholder und Entscheidungen