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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
Erfahrungsberichte (2)
So nutzen Sie Beziehungen in Power BI und der Unterschied zwischen Spalten und Messwerten
LEUNG Chun Hei - HAESL
Kurs - Advanced Power BI: Data Modeling, DAX, and Enhanced Analytics
Maschinelle Übersetzung
Method of training.
