Datenaufbereitung und explorative Analyse für fundierte Einblicke
  • Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, bereinigen und transformieren
  • Umgang mit fehlenden Werten und Duplikaten zur Datenqualitätssicherung
  • Explorative Datenanalyse zur Identifikation von Trends und Mustern anwenden
  • Datenaggregation und Filtertechniken für gezielte Auswertungen nutzen


Effiziente Datenbankabfragen und relationale Datenbanken verstehen
  • SQL-Abfragen zur Selektion, Filterung und Manipulation großer Datensätze nutzen
  • Joins und Unterabfragen einsetzen, um komplexe Datenbeziehungen darzustellen
  • Indexierung und Optimierungsstrategien für leistungsstarke Abfragen anwenden
  • Skalierbare Datenbankdesigns entwickeln und Normalisierungstechniken einsetzen


Grundlagen des Data Science und statistische Methoden erlernen
  • Deskriptive Statistik zur Analyse großer Datenmengen nutzen
  • Regressionstechniken für Prognosen und Vorhersagemodelle einsetzen
  • Datenklassifikation mit Machine Learning-Methoden durchführen
  • Clustering-Verfahren zur Gruppierung und Segmentierung von Daten nutzen


Grundlagen der Programmierung für analytische Anwendungen anwenden
  • Datentypen, Variablen und Kontrollstrukturen in Programmiersprachen nutzen
  • Funktionen und Module erstellen, um Code strukuriert wiederverwendbar zu machen
  • Programmiermethoden für effiziente Datenanalysen und Automatisierungen einsetzen
  • Fehlersuche und Debugging-Techniken zur Codeoptimierung implementieren