Data Analyst mit Abschlussportfolio

Modulbeschreibung

In diesem Kurs erwerben die Teilnehmenden umfassende Fähigkeiten in der Datenanalyse und -aufbereitung. Sie verstehen die Wertschöpfung durch Daten im Unternehmenskontext, bevor sie selbst Daten umfassend unter die Lupe nehmen. SQL-Abfragen unterschiedlicher Komplexitätsstufen bilden die Grundlage für effiziente Analysen im Data Warehouse. Um interaktive Abfragen und Berichte zu ermöglichen wird Microsoft Power BI im Kontext datengetriebener Entscheidungen eingesetzt. Dabei werden neue Metriken erzeugt sowie die Bereinigung von Daten eingeübt. Diese Kenntnisse werden im Porfolioprojekt eingesetzt, um die Arbeit im Unternehmen realitätsnah zu erproben. Dabei können die Themenfelder gewählt werden, sodass das eigene Domänenwissen mit dem neuen Wissen zur Datenanalyse kombiniert wird. Die Datenaufbereitung und -qualitätssicherung sowie die Möglichkeit zu größerer Kontrolle in Berichten und Visualisierungen wird durch die Vermittlung von Python-Kenntnissen erzielt.

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.

Der Aufbau fundierter SQL-Basics und die Anwendung von Microsoft SQL sind essenziell für Datenanalysten. Datenbanken und die Arbeit als SQL Developer erfordern Kenntnisse in SQL und Data Modelling, ergänzt durch fortgeschrittene Techniken wie ETL-Prozesse und Datenmodellierung. Power BI ermöglicht zudem umfassendes Reporting und die Visualisierung von Daten.

In einer IT-Weiterbildung oder Power BI-Schulung werden Predictive Analytics, Varianzanalysen und deskriptive Statistik vertieft. Die Kombination von Python für Datenanalyse und SQL stärkt die Data Literacy und unterstützt eine effiziente Auswertung. Logisches Denken und analytische Fähigkeiten sind dabei besonders für Positionen wie Consultant Engineer oder Consultant Manager von großem Vorteil.