Effektive Datenaufbereitung und explorative Analyse zur Mustererkennung
  • Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, bereinigen und für Analysen aufbereiten
  • Muster, Trends und Auffälligkeiten durch explorative Analysemethoden identifizieren


SQL und relationale Datenbanken für effizientes Datenmanagement verstehen
  • SQL-Abfragen formulieren, um große Datensätze gezielt zu analysieren und zu verwalten
  • Joins, Aggregationen und Unterabfragen nutzen, um komplexe Datenbeziehungen abzubilden


Grundlegende Data Science-Konzepte zur Analyse und Dateninterpretation anwenden
  • Regressionstechniken nutzen, um Zusammenhänge zu verstehen und Prognosen zu erstellen
  • Klassifikations- und Clustering-Methoden einsetzen, um Daten sinnvoll zu gruppieren


Statistische Methoden und Wahrscheinlichkeitsmodelle für datengetriebene Entscheidungen nutzen
  • Deskriptive Statistik anwenden, um Kennzahlen zu berechnen und Datenverteilungen zu analysieren
  • Hypothesentests und Wahrscheinlichkeitsrechnung für fundierte Analysen und Prognosen einsetzen