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Schulungsübersicht

Einführung in Datenanalyse-Tools

  • Übersicht über Python, R, Power Query und Power BI
  • Anwendungen der Datenanalyse in verschiedenen Branchen
  • Einrichten der Tools und Umgebung

Datenbereinigung und -vorbereitung

  • Nutzung von Python-Bibliotheken (Pandas) zur Datenbereinigung
  • Datenbereinigung und Transformation mit Power Query
  • Umgang mit fehlenden Daten und Inkonsistenzen

Statistische Analyse mit R

  • Grundlegende statistische Funktionen und Datenmanipulation in R
  • Explorative Datenanalyse
  • Aufbau und Interpretation statistischer Modelle

Datenintegration und -transformation

  • Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen mit Power Query
  • Integration von Python- und R-Workflows mit Power BI
  • Sicherstellen der Datenkonsistenz und -qualität

Visualisierung von Daten mit Power BI

  • Erstellung dynamischer Dashboards und Visualisierungen
  • Nutzung von Power BI zur Identifizierung von Trends und Erkenntnissen
  • Teilen und Veröffentlichen von Berichten

Anwendungen und Branchenfallstudien

  • Praxisnahe Fallstudien zur Datenanalyse
  • Entwicklung von Workflows für gängige Branchenszenarien
  • Praktisches Projekt zur Konsolidierung des Gelernten

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Statistik
  • Kenntnisse im Umgang mit Tabellenkalkulationsprogrammen und Dateneingabe
  • Keine Vorkenntnisse in Programmierung erforderlich

Zielgruppe

  • Business Analysten
  • Datenfachkräfte
  • Projektmanager
  • Verwaltungsmitarbeiter
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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