Umfassende Datenanalyse: Datenaufbereitung und Projektarbeit

Modulbeschreibung !Umfassendes Projekt zur Erstellung eines eigenen Datenportfolios: *Anwendung erlernter Fähigkeiten in einem realen Datenprojekt *Ergebnisse dokumentieren und präsentieren für das eigene Portfolio *Projektarbeit als Beweis der praktischen Kenntnisse !Grundlagen der Programmierung und Datenanalyse mit Python und pandas: *Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte verstehen *Effiziente Datenmanipulation und -analyse mit pandas *Daten visualisieren mit matplotlib und seaborn !Lerne im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten: *Individuelle Lernphasen nach eigenem Zeitplan gestalten *Unterstützung durch Mentoren via E-Mail und Online-Foren *Gezielte Gruppenstunden für interaktive Lernmöglichkeiten !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 arbeiten zu können. !Ganzheitliche Ansätze zur datengetriebenen Entscheidungsfindung Der Einstieg in die Datenanalyse erfordert fundierte Kenntnisse in SQL und Microsoft SQL sowie die Fähigkeit, mit Datenbanken und Tools wie Microsoft Power BI zu arbeiten. Ein SQL Developer erlernt in einer Weiterbildung SQL-Basics und vertieft sein Wissen in Data Modelling, ETL-Prozessen und Datenmodellierung. Dabei sind Data Literacy und die Durchführung von Varianzanalysen und Predictive Analytics zentrale Bestandteile. Eine Power BI-Schulung und IT-Weiterbildungen bereiten angehende Datenanalysten optimal auf die professionelle Auswertung von Daten vor. Das Zertifikat als Certified Analyst und zusätzliche Fähigkeiten in Python SQL fördern zudem das logische Denken und sind besonders wertvoll in Positionen wie Consultant Engineer oder Consultant Manager.

Zielgruppe

Mitarbeiter (m/w/d) aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

Förderungsmöglichkeiten

Die Weiterbildung kann durch einen Bildungsgutschein sowie über das Qualifizierungschancengesetz gefördert werden.

Teilnahmevorraussetzungen

- Sprachkenntnisse (Deutsch B2, Englisch A2) - Eignungstest - Hochschulabschluss oder vergleichbare Berufserfahrung

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined