Data Analyst: Basiswissen und Methoden – Weiterbildung
Grundlagenkurs für den Einstieg als Data Analyst: von der Datenquelle über statistische Kennzahlen und erste Hypothesentests bis zur verständlichen Visualisierung und Berichterstellung.
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Grundlagenkurs für den Einstieg als Data Analyst: von der Datenquelle über statistische Kennzahlen und erste Hypothesentests bis zur verständlichen Visualisierung und Berichterstellung.
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.
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.
Deep-Learning-Modelle datenbasiert bewerten und optimieren: automatisierte Trainingsdaten-Pipelines, SQL-Analyse von Trainingsmetriken und Power-BI/DAX-Dashboards für Trainingsverlauf und Performance.
Programmieren als Werkzeug für die Datenanalyse: SQL-Abfragen, Python-Grundlagen und objektorientierte Strukturierung, um Daten gezielt auszuwerten und analytische Workflows aufzubauen – ohne Vorkenntnisse.
Eigene kleine Anwendungen selbst bauen: Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung und Datenbankanbindung mit SQL – von der ersten Idee bis zur lauffähigen Version, ganz ohne Vorkenntnisse.
Die Kernfähigkeiten für den Einstieg als Softwareentwickler:in: Python, objektorientierte Programmierung und SQL praxisnah und strukturiert erlernen – mit Fokus auf professionelles, nachvollziehbares Vorgehen.
Vom lauffähigen Skript zur bereitstellbaren Lösung: robuste Fehlerbehandlung, objektorientierte Strukturierung, Datenbankmigrationen und Versionierung für Python-Anwendungen, die weiterentwickelt werden können.
Rechtliche Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz einordnen: Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeiten bei generativer KI, gestützt durch dokumentierte Datenauswertung mit SQL und Power BI.
Strategische Planung und strukturierte Umsetzung KI-gestützter Vorhaben: Zieldefinition, Datenaufbereitung mit SQL und Power BI sowie generative KI zur Dokumentation von Implementierungsprozessen.
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.
Datenqualität als BI-Fundament: Sie lernen, Daten entlang des gesamten BI-Prozesses auf Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit zu prüfen und Qualitätskriterien mit SQL und Power BI sichtbar zu machen.
Data Analytics mit Python und MS SQL Server für angehende Business Intelligence Consultants: Daten aufbereiten, analysieren und die Ergebnisse als überzeugende Datenstory an Entscheidungsträger vermitteln.
Deep Learning Frameworks für Optimierung: Datenpipelines, SQL und Power BI als Werkzeuge rund um das Training neuronaler Netze – mit Schwerpunkt auf Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning.
Power BI von Grund auf: interaktive Visualisierungen, dynamische Filter und Drilldowns, SQL-gestützte Datenextraktion und der Einsatz von Dashboards zur Steuerung datenbasierter Geschäftsprozesse.
Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung und SQL-Integration als solides Fundament, um Python anschließend gezielt für Data Science und KI-Anwendungen einzusetzen.
Python gezielt für skalierbare, backend-nahe Anwendungen: Datenbankintegration mit Indexierung, objektorientierte Architektur, robustes Fehlermanagement und Performance-Tuning für wachsende Systeme.
Python-Praxiskurs für schnelle, flexible Ad-hoc-Analysen: Daten aus SQL Server und anderen Quellen bereinigen, auswerten und als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger aufbereiten.
Data Quality für Analyst:innen: Datenqualität systematisch bewerten, bereinigen und mit SQL und Power BI sichtbar machen — für belastbare Analysen und Dashboards.
Der Werdegang zum Digital Analyst: Daten mit Python sammeln und aufbereiten, Muster erkennen und Ergebnisse als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger präsentieren.
Data Quality Manager im BI-Kontext: Daten für Analysen modellieren, Datenqualität als Basis verlässlicher Berichte sichern und Analyseprozesse mit Fachabteilungen abstimmen — mit SQL und Power BI.
Ein reales Datenanalyseprojekt von der Planung bis zum fertigen Power-BI-Dashboard führen — SQL, Statistik und Projektmanagement kombiniert für den Einstieg als Business Intelligence Analyst.
Python systematisch von Grund auf lernen: Jeder Baustein — von der Syntax bis zur Datenbankanbindung mit SQL — wird erst vertieft, wenn das vorherige Konzept wirklich sitzt.
Python praxisorientiert lernen: klassische Sprachkonzepte und objektorientierte Programmierung verbunden mit anwendungsnahen Techniken bis zur eigenen Datenbankanbindung.
Von Python 2 zu Python3: zentrale Sprachänderungen wie Unicode-Strings, Ganzzahldivision und print() verstehen — inklusive objektorientierter Programmierung und SQL-Anbindung.
Grundlegendes Handwerkszeug für Data-Science-Arbeit: Datenaufbereitung, SQL, Statistik und Dashboards – der breite Einstieg vor der fachlichen Spezialisierung.
Data-Analytics-Kompetenz gezielt für den Einkauf: Kostenanalyse, Lieferantenbewertung und Preisprognosen mit SQL-basierten Datenmodellen.
Business Intelligence für angehende Wirtschaftsingenieure: SQL, Power BI und Python kombiniert einsetzen, um Daten zu sammeln, auszuwerten und für Entscheidungen aufzubereiten.
Effektive Techniken der Datenaufbereitung: Datenquellen mit SQL Server erschließen, Daten bereinigen und transformieren und für weiterführende Analysen vorbereiten.
Vertiefungskurs für Data Analysts: interaktive Dashboards mit Filter- und Drillthrough-Funktionen, automatisierte Berichte und Performance-Tuning für große, skalierbare Datenmodelle.
Kombinationskurs aus Data-Science-Grundlagen und objektorientierter Programmierung: Datenaufbereitung, SQL-Datenbankabfragen, statistische Modelle und modularer Code mit Klassen.
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