Datenanalyse für Medieninformatiker

Modulbeschreibung

!Visualisierung und Darstellung von Medieninhalten mit Power BI:
*Datenbereinigung und Transformation für medienbezogene Analysen durchführen
*Interaktive Dashboards für die Analyse von Nutzerverhalten erstellen
*DAX-Funktionen zur detaillierten Berechnung und Visualisierung multimedialer KPIs einsetzen
*Data Storytelling zur klaren und ansprechenden Darstellung von Analyseergebnissen nutzen

!Stärkung datenanalytischer Kompetenzen für Medieninformatiker:
*Kognitive Verzerrungen in der Analyse multimedialer Daten erkennen und reduzieren
*Datenqualität sichern, um präzise und verlässliche Analysen zu gewährleisten
*Datenkultur in medienbezogenen Projekten fördern und etablieren
*Strategische Entscheidungen durch datenbasierte Einblicke unterstützen

!Projektarbeit zur Analyse und Optimierung multimedialer Inhalte:
*Relevante Datenquellen für medienbezogene Analysen identifizieren
*Agile Methoden wie Sprints und Kanban für die Projektorganisation einsetzen
*Analyse-Workflows strukturieren und Ergebnisse überzeugend präsentieren
*Git-Tools für die Zusammenarbeit und Versionierung in medienbezogenen Projekten nutzen

!Analyse und Verwaltung multimedialer Daten mit SQL:
*Datenbanken für multimediale Inhalte strukturieren und organisieren
*Effiziente Abfragen zur Analyse von Nutzungs- und Interaktionsdaten erstellen
*Komplexe Joins und Subqueries für multimediale Datensätze nutzen
*Normalisierung und Datenbankdesign für optimale Performance und Skalierbarkeit anwenden

Diese Inhalte ermöglichen Medieninformatikern, multimediale Daten effektiv zu analysieren, zu visualisieren und datenbasierte Entscheidungen für digitale Medienprojekte zu treffen.

!Was macht ein Business Intelligence Analyst?
Ein Business Intelligence Analyst sammelt und analysiert Daten, um auf deren Grundlage fundierte Business- Entscheidungen zu treffen. Zu den Aufgaben gehören die Erstellung von Berichten und Dashboards, das Identifizieren von Geschäftstrends und die Unterstützung bei der Entscheidungsfindung. Sie arbeiten dabei eng mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um datenbasierte Lösungen zu voranzutreiben und die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern. Die im Training erworbenen Kenntnisse in SQL, Power BI und Python sind dabei essenziell, um als Business Intelligence Analyst erfolgreich zu sein.

!Arbeitsmethoden und Tools
Im Bereich Business Intelligence sind Werkzeuge wie Tableau und Power BI unverzichtbar, um Daten effizient zu analysieren und visuell aufzubereiten. Mit Power BI und Tableau lassen sich Berichte und Dashboards erstellen, die komplexe Daten leicht verständlich machen. Eine Weiterbildung in Business Intelligence oder eine gezielte BI Weiterbildung hilft dabei, diese Tools effektiv einzusetzen und ihre Funktionen vollständig zu verstehen.

SQL ist ein essenzielles Werkzeug in der Datenanalyse und Business Intelligence. Grundlagen wie SQL Python, SQL Microsoft oder SQL MySQL bilden die Basis, um Datenbanken zu verwalten und Abfragen durchzuführen. Fortgeschrittene Anwendungen wie SQL Server Manager und Power BI SQL bieten zusätzliche Möglichkeiten für die Integration und Analyse großer Datenmengen. Besonders für SQL Anfänger oder SQL Beginner kann ein SQL Zertifikat den Einstieg erleichtern und grundlegende Kenntnisse vermitteln.

Berufsrollen wie BI Engineer, BI Manager oder Power BI Consultant erfordern ein tiefgehendes Verständnis von Datenanalyse-Methoden. Dazu gehören die Anwendung von deskriptiver Statistik, die Durchführung von Varianzanalysen und die präzise Auswertung von Daten. Auch das Arbeiten mit einem Consultant Power BI oder in datengetriebenen Teams ist ein zentraler Bestandteil dieser Tätigkeiten.

Weiterbildungen im Bereich Datenmanagement oder Informatik fördern logisches Denken und vermitteln die notwendigen Methoden und Werkzeuge für die moderne Datenanalyse. Sie sind besonders wertvoll für Quereinsteiger in die Informatik oder Informatik Quereinsteiger, die sich ein solides Fundament für die Arbeit mit Daten und Business-Intelligence-Tools aneignen möchten.