Wer als Data Analyst arbeitet, steht häufig vor der Frage, wie aus unübersichtlichen Datenmengen belastbare Aussagen für Fachbereiche entstehen. Anforderungen an Genauigkeit, Schnelligkeit und Kommunikation steigen mit zunehmender Datenvielfalt laufend.

!Kursinhalt

!1. Aufgabenprofil im Datenumfeld
*Abgrenzung zu Data Scientists und Engineers
*Typische Fragestellungen aus Fachbereichen
*Phasen eines Analyseauftrags

!2. Datenbeschaffung und Aufbereitung
*Zugriff auf Quellen und Tabellen
*SQL-Grundlagen für Abfragen
*Bereinigung und Strukturierung

!3. Analyse und Interpretation
*Deskriptive und explorative Verfahren
*Auffälligkeiten und Muster im Datensatz
*Kritische Prüfung von Ergebnissen

!4. Reporting und Visualisierung
*Aufbau von Dashboards
*Aufbereitung für unterschiedliche Zielgruppen
*Aufbau wiederkehrender Reports

!Berufliche Relevanz

*Fundierte Entscheidungsvorlagen für Fachbereiche
*Strukturierte Arbeit mit wachsenden Datenquellen
*Brücke zwischen Daten und Geschäftsprozessen