Datenanalyse ermöglicht das Erkennen von Mustern und Trends in großen Datensätzen und trägt zur datenbasierten Optimierung von Geschäftsprozessen bei.
Grundlagen der Datenanalyse und Visualisierung- Mithilfe statistischer Methoden und explorativer Techniken werden fundierte Erkenntnisse gewonnen.
- Power BI erleichtert die visuelle Darstellung komplexer Daten.
- Teilnehmende lernen, wie interaktive Dashboards und DAX-Funktionen gezielt eingesetzt werden, um Analyseergebnisse verständlich aufzubereiten und datengetriebene Entscheidungen effizient zu unterstützen.
Datenmanagement und Modellierung
- SQL sorgt für eine leistungsfähige Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen.
- Optimierte Abfragen, Joins und Indexierungen ermöglichen die gezielte Extraktion relevanter Informationen für die Analyse.
- Effiziente Datenmodellierung verbessert die Strukturierung und Skalierbarkeit analytischer Prozesse.
- Durchdachte Datenflüsse und flexible Modellstrukturen ermöglichen die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und deren Überführung in hilfreiche Analyseergebnisse.
Webbasierte Präsentation
- Webbasierte Technologien ermöglichen einen flexiblen und ortsunabhängigen Zugriff auf Analyseergebnisse.
- Grundkenntnisse in Webprogrammierung unterstützen die Entwicklung interaktiver Dashboards und sorgen für eine benutzerfreundliche Präsentation der Datenvisualisierung.
Maschinelles Lernen
- Maschinelles Lernen erweitert die klassische Datenanalyse durch automatisierte Mustererkennung und intelligente Vorhersagemodelle.
- Vermittlung der Grundlagen von überwachtem und unüberwachtem Lernen.
- Teilnehmende können datengetriebene Prognosen gezielt einsetzen und Entscheidungsprozesse auf einer soliden analytischen Basis optimieren.