Datenaufbereitung und explorative Analyse zur Gewinnung geschäftsrelevanter Erkenntnisse
  • Daten aus unterschiedlichen Quellen extrahieren, säubern und für Analysen strukturieren
  • Muster und Zusammenhänge identifizieren, um datenbasierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen


Effektiver Einsatz von SQL und relationalen Datenbanken für Data Analytics
  • SQL-Abfragen formulieren, um gezielte Datenanalysen durchzuführen und relevante Informationen abzuleiten
  • Joins, Aggregationen und Unterabfragen verwenden, um komplexe Datenbeziehungen sichtbar zu machen


Grundlagen des Data Science für Business Intelligence und Künstliche Intelligenz verstehen
  • Regressionstechniken nutzen, um Vorhersagemodelle für datengetriebene Geschäftsentscheidungen zu erstellen
  • Klassifikations- und Clustering-Algorithmen anwenden, um Kunden- und Marktsegmente zu identifizieren


Anwendung statistischer Methoden und maschinellen Lernens für prädiktive Analysen
  • Deskriptive Statistik nutzen, um Datenmuster zu analysieren und zentrale Kennzahlen zu berechnen
  • Hypothesentests und Wahrscheinlichkeitsmodelle anwenden, um fundierte Analysen und Prognosen zu erstellen