Data Analyst-Know-how aufbauen und als IT-Führungskräfte nutzen

Modulbeschreibung

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in fortgeschrittene Datenanalysemethoden mit Schwerpunkt auf Python und richtet sich speziell an IT-Führungskräfte.

Sie vertiefen Ihre Kenntnisse in SQL, um komplexe Abfragen zu erstellen, Daten zu aggregieren und relationale Datenbanken effizient zu nutzen. Mit Power BI lernen Sie, interaktive Dashboards zu erstellen und datengetriebene Entscheidungen durch visuelle Analysen zu unterstützen. Python wird für explorative Datenanalyse und Datenaufbereitung eingesetzt, wobei der Fokus auf praxisnahen Projekten liegt. Sie erarbeiten Strategien für datengetriebenes Management und entwickeln in Teamprojekten innovative Lösungen für reale Fragestellungen, unterstützt durch agile Methoden wie Kanban und Sprint-Planung. Abschlussprojekte stellen sicher, dass Sie Ihr Wissen in einem geschäftsrelevanten Kontext anwenden können.

!Was macht ein Data Analyst?
Ein Data Analyst sammelt, bereinigt und interpretiert Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Zu den Aufgaben gehört das Erstellen von Berichten und Dashboards, das Identifizieren von Mustern und Trends sowie die Präsentation der Ergebnisse für Entscheidungsträger. Sie arbeiten eng mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um datenbasierte Einblicke zu liefern und die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern. Die in den Trainings erworbenen Kenntnisse in Python und Data Story Telling sind essenziell, um als Data Analyst erfolgreich zu sein.

!Arbeitsmethoden und Tools
In der Datenanalyse sind Tools wie Microsoft Power BI und Microsoft SQL unerlässlich, um Daten aus verschiedenen Datenbanken zu extrahieren, zu analysieren und zu visualisieren. Das Erlernen von SQL, insbesondere die Grundlagen von SQL sowie Python SQL, ist entscheidend, um Daten effizient abzufragen und zu bearbeiten. Power BI bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, Dashboards zu erstellen und Daten auszuwerten. Eine Power BI Schulung trägt dazu bei, die Nutzung dieses Tools zu optimieren und seine Funktionen besser zu verstehen.

Data Modelling und Datenmodellierung sind wichtige Prozesse, um komplexe Datenstrukturen zu analysieren und zu strukturieren. In der datenbasierten Analyse spielen auch deskriptive Statistik und Predictive Analytics eine bedeutende Rolle, um präzise Auswertungen und Varianzanalysen zu erstellen. Die Anwendung von ETL-Prozessen (Extraktion, Transformation und Laden) ist notwendig, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Für Analysten ist Data Literacy eine grundlegende Fähigkeit, die den effektiven Umgang mit Daten und die Durchführung präziser Analysen ermöglicht. Logisches Denken sowie eine kontinuierliche Weiterbildung, beispielsweise in der IT oder in der Informatik, sind wichtig, um das Verständnis für Datenanalyse weiter zu vertiefen und neue Methoden der Informatik zu erlernen.