Datenaufbereitung und explorative Analyse zur Identifikation relevanter Muster
  • Daten aus verschiedenen Quellen importieren, bereinigen und für Analysen vorbereiten
  • Explorative Analysemethoden nutzen, um Trends, Muster und Korrelationen sichtbar zu machen


SQL und relationale Datenbanken für effiziente Datenverarbeitung einsetzen
  • Datenbankabfragen formulieren, um große Datenmengen zu analysieren und zu verwalten
  • Joins, Aggregationen und Unterabfragen verwenden, um komplexe Datenstrukturen zu verknüpfen


Grundlagen des Data Science für datengetriebene Entscheidungen verstehen
  • Regressionstechniken nutzen, um Zusammenhänge zu analysieren und Prognosen zu erstellen
  • Klassifikations- und Clustering-Algorithmen anwenden, um Daten sinnvoll zu gruppieren


Statistische Methoden zur Interpretation und Analyse großer Datenmengen einsetzen
  • Deskriptive Statistik nutzen, um zentrale Kennzahlen und Verteilungen zu berechnen
  • Hypothesentests und Wahrscheinlichkeitsmodelle anwenden, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen