Data Analyst-Know-how aufbauen und als Ingenieur nutzen

Modulbeschreibung

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure, die fortgeschrittene Datenanalysetechniken mit Python und Business Intelligence Tools erlernen möchten.

SQL wird verwendet, um Datenbankabfragen zu erstellen, Daten effizient zu filtern und zu aggregieren sowie relationale Datenbanken zu analysieren. Mit Power BI lernen Sie, interaktive Dashboards zu erstellen, die datengetriebene Entscheidungen in technischen Kontexten unterstützen. Python wird eingesetzt, um explorative Analysen durchzuführen und große Datensätze mit pandas und matplotlib aufzubereiten. Durch praxisorientierte Teamprojekte entwickeln Sie analytische Fähigkeiten und nutzen agile Arbeitsmethoden, um datenbasierte Lösungsansätze für ingenieurtechnische Fragestellungen zu schaffen. Abschlussprojekte helfen, das Wissen in praxisnahen Szenarien anzuwenden.

!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.