Die Teilnehmenden erwerben Kompetenzen in der Datenanalyse, beginnend mit der Extraktion mittels SQL bis zur Visualisierung der Ergebnisse mit Python.

SQL lernen für Data Analytics mit Schwerpunkt Python
  • Erlernen von SQL-Grundlagen zur Datenextraktion und -verwaltung aus relationalen Datenbanken
  • Verwenden von SQL-Abfragen, um relevante Daten für tiefergehende Python-Analysen zu extrahieren

Integration von SQL und Python
  • Vorverarbeiten von Daten in SQL, um sie für datenwissenschaftliche Workflows in Python vorzubereiten
  • Erstellung von Datenpipelines, die SQL und Python kombinieren, um effiziente Datenprozesse zu erzielen

Datenanalyse mit Python
  • Nutzung von pandas zur Manipulation und Analyse großer Datensätze nach der SQL-Verarbeitung
  • Verwendung von Funktionen in Python, um Datenbereinigungen und -transformationen zu automatisieren

Visualisierung und Berichtswesen
  • Integration der Analyseergebnisse in Visualisierungs-Tools wie Matplotlib oder Power BI
  • Erstellen interaktiver Berichte, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen

Best Practices für angehende Data Analysts
  • Sicherstellen der Datenqualität und Konsistenz durch systematische Prüfungen und Validierungen
  • Umsetzen von Performance-Optimierungen, um ressourcenschonende Datenverarbeitung zu gewährleisten