Datenanalyse: Pandas für Daten- und Marketingdatenverwaltung

Die Schulung ist darauf ausgelegt, ein tiefgreifendes Wissen über Datenanalyse zu vermitteln und Kernkompetenzen für Datenanalyse und -visualisierung zu entwickeln. Sie umfasst Konzepte wie Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, PowerBI, Tableau, fortgeschrittene Analysetechniken einschließlich linearer Regression, Clustering, SQL für große Datenmengen und Big Data, A/B-Tests, Python für Datenanalyse, Cloud-Datenbankverwaltung und Storytelling mit Daten.

Einführung in die Datenanalyse

• Lernen Sie die Grundlagen der Datenanalyse und Datenvisualisierung kennen.
• Verstehen Sie, wie Datenanalysten Tools wie Python und Pandas für Erkenntnisse nutzen.
• Erkunden Sie die Bedeutung von Dashboards und Visualisierungen in der Datenwissenschaft.

Grundlagen der Datenvisualisierung

• Meistern Sie die Grundlagen der Erstellung wirkungsvoller Datenvisualisierungen.
• Lernen Sie, Trends und Muster mithilfe von Python-Bibliotheken zu visualisieren.
• Entwickeln Sie Fähigkeiten, um Daten effektiv für die Entscheidungsfindung zu präsentieren.

Arbeiten mit mehreren Datensätzen

• Lernen Sie Techniken zum Zusammenführen, Verbinden und Aggregieren von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Verwenden Sie Pandas zur Datenbereinigung, -transformation und -organisation.
• Verarbeiten Sie große Datensätze, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Dashboards und Visualisierungen mit Pandas

• Erstellen Sie interaktive Dashboards mit Pandas und Python-Bibliotheken.
• Visualisieren Sie komplexe Datentrends mithilfe von Diagrammen, Grafiken und Tabellen.
• Erstellen Sie End-to-End-Datenprojekte, die mehrere Datensätze in Dashboards integrieren.

Analyse von Marketingdaten

• Erfahren Sie, wie Sie Marketingdaten nutzen können, um digitale Marketingstrategien zu bewerten und zu optimieren.
• Erkunden Sie Techniken zur Bereinigung und Analyse von Marketingdaten mit Python und Pandas.
• Führen Sie A/B-Tests durch, um die Wirkung digitaler Marketingkampagnen zu messen.
• Verwenden Sie SQL, um große Marketingdatensätze nach verwertbaren Erkenntnissen abzufragen.
• Wenden Sie Clustering- und Segmentierungstechniken an, um Kundentrends in Marketingdaten zu identifizieren.
• Entwickeln Sie Fähigkeiten zur Erstellung ansprechender Dashboards in Power BI und Tableau für die Visualisierung von Echtzeit-Marketingdaten.
• Analysieren Sie digitale Marketingkennzahlen wie Klickraten, Konversionsraten und Kundenbindung.
• Erstellen Sie End-to-End-Projekte, die Datenanalyse und visuelles Storytelling integrieren, um die Marketingleistung und den ROI zu präsentieren.