Datenanalyse: Methoden für explorative und deskriptive Analysen

SQL ermöglicht die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Im Kurs Datenanalyse: Methoden für explorative und deskriptive Analysen lernen Teilnehmende, wie sie durch optimierte Abfragen, Joins und Indexierungen strukturierte Daten gezielt extrahieren und datengetriebene Entscheidungen wirkungsvoll unterstützen. Datenanalyse hilft, Muster und Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen zu erkennen. Mithilfe statistischer Methoden und explorativer Techniken gewinnen Teilnehmende fundierte Erkenntnisse, die als Grundlage für datenbasierte Geschäftsprozesse dienen. Power BI erleichtert die visuelle Darstellung komplexer Analysen. Im Kurs erstellen Teilnehmende interaktive Dashboards, mit denen große Datenmengen verständlich aufbereitet und Analyseergebnisse klar und nachvollziehbar kommuniziert werden können. Effektive Datenmodellierung verbessert die Strukturierung und Nutzung großer Datenmengen. Teilnehmende lernen, wie modellbasierte Ansätze und optimierte Datenstrukturen die Qualität von Analyseprozessen steigern und die Erstellung präziser Berichte vereinfachen. Webbasierte Technologien ermöglichen den flexiblen Zugriff auf Analyseergebnisse. Grundkenntnisse in Webprogrammierung unterstützen die Teilnehmenden bei der Entwicklung interaktiver Dashboards, um datengetriebene Erkenntnisse ansprechend und nutzerfreundlich zu visualisieren. Maschinelles Lernen erweitert die klassische Datenanalyse um automatisierte Mustererkennung und prädiktive Verfahren. Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen helfen dabei, Zusammenhänge in Daten zu identifizieren und datenbasierte Prognosen für strategische Entscheidungen zu generieren.

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined