Business Intelligence: Von der Analyse zur Visualisierung
BI-Kurs mit MS SQL Server als Datengrundlage: durchgängiger Prozess von statistischer Analyse und Kennzahlenbildung bis zur interaktiven Power-BI-Visualisierung für Entscheidungsträger.
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BI-Kurs mit MS SQL Server als Datengrundlage: durchgängiger Prozess von statistischer Analyse und Kennzahlenbildung bis zur interaktiven Power-BI-Visualisierung für Entscheidungsträger.
Schnelle, punktgenaue Datenanalysen statt langer Reporting-Zyklen: SQL-Abfragen und Python/pandas gezielt kombinieren, um Ad-hoc-Fragestellungen direkt zu beantworten.
Business-Analyse mit klassischem Werkzeug – Statistik, SQL, Power BI – und gezieltem Einsatz von Prompt Engineering, um KI-Werkzeuge sinnvoll in die Analysearbeit einzubinden.
Data-Analyst-Kompetenzen – MS SQL Server, Python, Data Storytelling – gezielt aufgebaut, um sie im ingenieurwissenschaftlichen Alltag einzusetzen.
DataFrames, Datenbereinigung und -transformation mit pandas – von der SQL-Datenextraktion bis zur Integration in Power-BI-Dashboards.
Der vollständige BI-Workflow: Daten aus Web- und Textquellen extrahieren, in SQL-Datenbanken modellieren und mit Power BI zu interaktiven Berichten verdichten.
Datenanalyse für digitale Geschäftsprozesse: mit SQL, Power BI und Python Berichte und Dashboards erstellen, Trends erkennen und Entscheidungen datenbasiert vorbereiten.
Generative KI-Werkzeuge wie ChatGPT und Copilot gezielt und verantwortungsvoll in die tägliche Arbeit als Business Analyst integrieren.
Umfassende Datenanalyse und Business Intelligence: Datenvorbereitung, komplexe SQL-Abfragen, interaktive Power-BI-Dashboards und automatisierte Berichtsprozesse für datenbasierte Entscheidungen.
Data Cleaning und Visualisierung für angehende Data Analysts: Kerntechniken der Datenbereinigung mit pandas sowie Diagramme mit matplotlib, erprobt an realen Projekten wie Taxidaten und Churn-Analyse.
Kombiniert KI-gestützte Datenanalyse mit der Vorbereitung auf die CCNP-Zertifizierung (Cisco Certified Network Professional) - zwei individuell kombinierbare Module für Schnittstellenrollen.
Kombiniert KI-gestützte Datenanalyse mit vertiefter Projektsteuerung in Microsoft Project - zwei individuell kombinierbare Module für datenbasiertes Projektcontrolling.
Data Literacy, Data Storytelling und der Aufbau interaktiver Power-BI-Dashboards für die Arbeit als BI Analyst - mit Kombination aus Gruppenunterricht und Selbstlernphasen.
BI-Kompetenz mit Fokus auf Datenqualität: Konsolidierung heterogener Datenquellen, KPI-basierte Analyse und Qualitäts-Dashboards mit SQL, Power BI und Python.
BI-Kompetenz für Data Stewards: Datenverantwortung, Metadaten und Data-Governance-Grundlagen kombiniert mit SQL, Power BI und Python für nachvollziehbare Datenbestände.
BI-Kompetenz für digitale Kanäle: Web- und App-Kennzahlen, Kampagnenauswertung und Dashboards mit SQL, Power BI und Python für datengetriebene Digital-Analyst-Rollen.
BI-Kompetenz für IT-Führungskräfte: strategische Einordnung von BI-Initiativen, Ressourcen- und Toolentscheidungen sowie fundiertes Verständnis von SQL, Power BI und Python für die Führung von BI-Teams.
Business-Intelligence-Handwerkszeug für IT-Prozess-Manager: Rohdaten aus IT-Systemen aufbereiten, mit SQL und Python auswerten und in Power-BI-Dashboards für Prozessentscheidungen übersetzen.
Grundlagenkurs für den Einstieg als Data Analyst: von der Datenquelle über statistische Kennzahlen und erste Hypothesentests bis zur verständlichen Visualisierung und Berichterstellung.
Excel als vollwertiges Analysewerkzeug: SVERWEIS, WENN, ZÄHLENWENN und INDEX/VERGLEICH, Pivot-Tabellen sowie automatisierte, wiederverwendbare Auswertungs-Workflows.
Data-Analyst-Grundlagen mit technischem Schwerpunkt: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, ausgerichtet auf den Einstieg in Richtung Fachinformatik und Datenbankentwicklung.
Data-Analyst-Grundlagen für die Führungsperspektive: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Analyseprojekte fachlich einzuschätzen, zu steuern und überzeugend zu kommunizieren.
Data-Analyst-Grundlagen für den Medienbereich: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, angewandt auf Nutzungs- und Mediendaten für angehende Medieninformatiker:innen.
Data-Analyst-Grundlagen für spontane Fragestellungen: Python, MS SQL Server und Data Storytelling, um Ad-hoc-Analysen schnell und belastbar statt als starre Dashboards zu liefern.
Ein durchgängiger Analyse-Workflow: SQL zur Datenbankabfrage, Excel zur Organisation und Berechnung, visuelle Techniken zur überzeugenden Präsentation der Ergebnisse.
Der komplette Python-Analyse-Stack: von Python-Grundlagen über Pandas-DataFrames bis zu Matplotlib-Visualisierungen, geübt an echten Projekten wie Taxi-Fahrten- und Kündigungsanalysen.
Geschäftsprobleme in analysierbare Fragestellungen übersetzen, Hypothesen bilden und mit pandas, SQL und matplotlib zu belastbaren, datenbasierten Entscheidungen kommen.
Geschäftsprozesse mit SQL, Python und pandas datenbasiert analysieren: Daten aus Datenbanken und Web-APIs zusammenführen, Kennzahlen bewerten und Ineffizienzen aufdecken.
Moderne Data-Science-Methoden für den Praxiseinsatz: automatisierte Datenaufbereitung, optimierte SQL-Abfragen für Machine Learning und aussagekräftige Dashboards.
Praxisorientierte Weiterbildung zu SQL, Power BI und Business Intelligence: Datenbankabfragen, Dashboard-Erstellung und ein eigenes BI-Abschlussprojekt zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
Einstieg in die Datenanalyse: statistische Grundlagen, explorative Auswertungstechniken und interaktive Dashboards mit Power BI für den Berufseinstieg als Junior Data Analyst.
Fortgeschrittene Power-BI-Weiterbildung zu DAX- und M-Abfragen: komplexe Berechnungen, Performance-Optimierung und dynamische Datenmodelle für anspruchsvolle Geschäftsanalysen.
Power Query in Power BI gezielt für die Datenmodellierung nutzen: Daten aus mehreren Quellen verbinden, bereinigen und zu strukturierten, dynamischen Datenmodellen verknüpfen.
SQL für zwei Rollen zugleich: Abfragen, Joins und Aggregationen für Data Analysts sowie Indexierung und Performance-Optimierung für Datenbankadministratoren – von der Abfrage bis zum Dashboard.
Statistische Datenanalyse mit Python und pandas: Daten bereinigen, auswerten und als verständliche Data-Story präsentieren – mit mentorengestütztem Selbstlernen und Einblick in Karrierewege als Data Analyst.
Business-Intelligence-Grundausbildung mit Power BI, SQL und einem kurzen Praxisblick auf ChatGPT: von ersten Visuals bis zu interaktiven Dashboards, mit Abschlusspräsentation eigener Analysen vor der Gruppe.
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