Certified Data Analyst

Data Analytics, Datenbanken, Data Storytelling und Visualisierung in der Praxis — Data Analytics Online Bootcamp mit Mentor und Bildungsgutschein

Bildungs- gutschein
E-Learning Bootcamp
Persönliches Mentoring
Flexible Zeiteinteilung
Job Ready Praxis
 

EINFÜHRUNG IN DEN DATA ANALYST

Begleiten Sie uns auf einer transformierenden Reise in die dynamische Welt der Datenanalyse mit unserem Certified Data Analyst-Kurs. Tauchen Sie ein in die Grundlagen von Datenbanken, einschließlich MySQL und SQL, und erlangen Sie Kompetenzen im Umgang mit MS Excel für die Datenmanipulation. Von grundlegenden Statistiken bis zur fortgeschrittenen Python-Datenanalyse mit Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn werden Sie ein umfassendes Skill-Set entwickeln. Erkunden Sie praxisnahe Anwendungsfälle in der explorativen Datenanalyse und -visualisierung und beherrschen Sie Visualisierungstechniken. Lernen Sie die Kraft von Power BI für die Dashboard-Erstellung und Berichterstattung kennen. Vervollständigen Sie Ihre Lernreise mit einem Capstone-Projekt, in dem Sie Ihre Fähigkeiten in einem realen Szenario anwenden können. Eröffnen Sie sich spannende berufliche Perspektiven in der sich kontinuierlich entwickelnden Welt der Datenanalyse.

INHALTE

Willkommen in der Welt der Datenanalyse und Datenanalytik

Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Datenanalyse und -analytik, um das Fundament für Ihre Lernreise zu legen.

Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme: MySQL und SQL

Meistern Sie MySQL und SQL – essentielle Werkzeuge zur Handhabung und Verwaltung umfangreicher Datensätze.

Vom Anfänger zum Profi: MS Excel

Erlernen Sie grundlegende Kompetenzen für eine effiziente Datenmanipulation mit MS Excel.

Grundlegende Statistik für die Datenanalyse

Erlangen Sie eine solide Grundlage in Statistik, einem Schlüsselelement zur Extraktion von Erkenntnissen aus Daten.

Datenanalyse mit Python: Pandas

Erlernen Sie die Datenanalyse mit Python und entdecken Sie die leistungsstarke Pandas-Bibliothek.

Explorative Datenanalyse, Data Storytelling und Visualisierung: 10 praxisnahe Anwendungsfälle

Wenden Sie Ihre Fähigkeiten auf reale Datensätze und Use Cases an und meistern Sie die Kunst des Data Storytellings und der Visualisierung.

Dashboarding und Berichterstellung mit Power BI

Nutzen Sie die Potenziale von Power BI, um eindrucksvolle Dashboards und Berichte zu erstellen

LEARNING JOURNEY

Starten Sie Ihre Lernreise zum "Certified Data Analyst".

  • bulletSie erhalten theoretischen Input in Form von Artikeln und Videos
  • bulletMit Quizzes können Sie Ihren Wissensstand regelmäßig überprüfen. 
  • bulletSie bearbeiten ein Projekt und wenden die erlernten Methoden in der Praxis an.
  • bulletSie werden von einem erfahrenen Mentor begleitet und beim Aufbau eines Portfolios unterstützt. 
  • bulletIn moderierten Live-Sessions können Sie Fragen stellen und Ideen austauschen. 
  • bulletMit kurzen Retrospektiven reflektieren Sie Ihr erworbenes Wissen und Ihre erlernten Methoden. 
  • bulletIn Live Trainings lernen Sie, wie Sie relevante Tools in interaktiven Umgebungen anwenden. 
  • bulletIn unserer Community können Sie sich mit anderen Teilnehmern austauschen.  
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WAS SIE IN DIESER DATA ANALYST WEITERBILDUNG ERWARTET

Diese Weiterbildung verspricht eine transformative Lernerfahrung, die Sie mit einem umfassenden Skill-Set für die Datenanalyse ausstattet. Das Programm behandelt grundlegende Datenanalysekonzepte, die praktische Anwendung von branchenüblichen Tools wie MySQL und SQL, und vermittelt Kompetenzen in der Datenmanipulation mit Excel und Python sowie der Erstellung wirkungsvoller Visualisierungen mit Power BI. Durch praxis- und realitätsnahe Projekte gewinnen Sie Erfahrungen, die Sie nicht nur auf die Tätigkeiten als Data Analyst oder Junior Data Scientist vorbereiten, sondern auch kritisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten und effektive Kommunikation fördern.

    WAS SIE IN DIESER DATA ANALYST WEITERBILDUNG LERNEN

    Die Weiterbildung beginnt mit dem Aufbau einer soliden Grundlage in den Konzepten der Datenanalyse und betont die Bedeutung einer datengesteuerten Entscheidungsfindung. Dabei vertiefen Sie Ihr Verständnis über Datenbanken und erwerben Kompetenzen in MySQL und SQL für eine effiziente Datenverwaltung. Der Kurs legt einen besonderen Fokus auf Excel-Fähigkeiten – von grundlegenden Funktionen bis zu fortgeschrittenen Features – um eine effektive Datenmanipulation und -visualisierung zu ermöglichen.

    Sie entwickeln statistische Fähigkeiten, die eine Interpretation von Daten und fundierte Entscheidungsfindungen ermöglichen. Eine Einführung in die Programmiersprache Python, insbesondere die Nutzung der Pandas-Bibliothek für Datenmanipulation und Exploration, steht ebenfalls auf dem Lehrplan. Praktische Erfahrung wird durch Hands-on-Projekte gewonnen, die Ihre Fähigkeiten im Bereich Data Storytelling und Visualisierung schärfen.

    Der Kurs gewährt Einblicke in Power BI für Business Analytics, wobei der Schwerpunkt auf der Erstellung visuell ansprechender Dashboards und Berichte liegt. Das Abschlussprojekt bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre erworbenen Fähigkeiten in der Praxis anzuwenden und dabei reale Herausforderungen zu bewältigen.

    Die Weiterbildung bereitet Sie gezielt auf Positionen als Data Analyst, Junior Data Scientist oder Business Analyst vor und vermittelt  relevante Fähigkeiten z. B. für die Bereiche Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing und Technologie. Der Kurs ebnet Ihnen den Weg für einen beruflichen Aufstieg und macht Sie zu einem unschätzbaren Gewinn für Organisationen, die nach innovativen Lösungen durch datengetriebene Erkenntnisse suchen.

    WELCHE VORAUSSETZUNGEN SIE MITBRINGEN SOLLTEN

    Die Weiterbildung ist so gestaltet, dass sie einer breiten Zielgruppe offen steht. Teilnehmende können unabhängig von ihrem Vorwissen und beruflichen Hintergrund wertvolle Erfahrungen und praktische Fähigkeiten in der Datenanalyse erwerben. Unabhängig davon, ob Sie sich am Anfang Ihrer Karriere befinden, eine berufliche Veränderung anstreben oder Ihr unternehmerisches Gespür verbessern möchten, stellt der Certified Data Analyst-Kurs eine umfassende Grundlage für Erfolg im dynamischen Bereich der Datenanalyse bereit. Wir möchten darauf hinweisen, dass bestimmte Inhalte des Kurses (beispielsweise Videos oder Befehle) in englischer Sprache präsentiert werden. Diese Entscheidung wurde bewusst getroffen, um Sie bestmöglich auf eine Tätigkeit in einem globalen Umfeld vorzubereiten, in dem die englische Sprache eine wichtige Rolle spielt. Bitte berücksichtigen Sie dies bei Ihrer Kursauswahl und seien Sie versichert, dass wir Sie dabei unterstützen möchten, sich zukünftig bestens in einem internationalen Arbeitsumfeld zurechtzufinden.

    WER AN DIESER DATA Analyst-WEITERBILDUNG TEILNEHMEN SOLLTE

    Sie können an diesem Online-Kurs mit einem Bildungsgutschein  der Agentur für Arbeit teilnehmen. Sollten Sie als arbeitssuchend registriert sein, dann können Sie bei der Arbeitsagentur einen Bildungsgutschein beantragen. Wir haben hierfür einen Bewerbungsleitfaden erstellt. 

    • bulletAngehende Datenanalysten: Personen mit Interesse an Datenanalyse und dem Wunsch, in diesem Bereich tätig zu werden.
    • bulletAbsolventen und Studierende, die ihre akademischen Qualifikationen mit praxisnahen, branchenrelevanten Fähigkeiten erweitern möchten.
    • bulletBerufstätige auf der Suche nach beruflicher Neuorientierung: Fachleute aus verschiedenen Bereichen, die eine Neuorientierung in Richtung Datenanalyse für berufliches Wachstum und neue Chancen anstreben.
    • bulletGeschäfts- und IT-Profis, die beabsichtigen, Daten zu nutzen, um Entscheidungen fundierter und strategischer zu treffen.
    • bulletUnternehmer und Kleinunternehmer, die die Vielseitigkeit von Daten ausschöpfen möchten, um fundierte geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen und ihren Erfolg zu steigern.

    LEISTUNGEN

    CURRICULUM

    Einleitung und Begrüßung
    Kursübersicht, Relevanz von Datenanalyse

    Datenanalyse: Werkzeuge, Datenquellen, Projektplanung und Prozessschritte
    Werkzeuge für Datenanalyse, Datenquellen, Projektplanung, Prozessschritte, Datenexploration  

    Praxis: Vertiefen Sie Ihr Wissen über Werkzeuge, Datenstrukturen, Analyseprozessschritte und Elemente der Projektplanung 

    Ein exemplarisches Datenanalyseprojekt: Umfrageergebnisse von StackOverflow
    Beispielprojekt, Analyse von Umfragedaten, StackOverflow-Datensatz, Projektdemonstration, Erkenntnisse und Ergebnisse, Visualisierungstechniken, Interpretation der Ergebnisse, Praktische Anwendung  

    Praxis: Machen Sie sich mit grundlegenden Konzepten der explorativen Datenanalyse vertraut, wie z. B. deskriptiver Statistik und Arten von Datenvisualisierungen sowie entsprechenden Werkzeugen. 

    Einführung: Das relationale Datenbankmodell und SQL
    Datenbankkonzepte, Grundlagen von SQL, Übersicht über relationale Datenbanken, Strukturierte Abfragesprache

    Installation und erste Schritte mit MySQL Workbench
    MySQL Workbench, Installationsverfahren, Konfiguration der MySQL-Umgebung

    Erste Schritte: Erstellen einer Datenbank und von Tabellen
    Datenbankerstellung, Tabellendesign, Definition des Schemas

    Praxis: Erstellen Sie Ihre erste SQL-Datenbank und fügen Sie Tabellen in diese Datenbank ein

    Einfügen, Bearbeiten und Abfragen von Werten
    Daten einfügen, Daten bearbeiten, Grundlegende Abfragen

    Praxis: Datenmanipulation mit SQL-Syntax

    Zusätzliche Optionen für die Verwendung der WHERE-Klausel
    Bedingte Filterung, Funktionen der WHERE-Klausel

    Praxis: Erstellen von spezifischen Anforderungen für die WHERE-Klausel

    Verwendung von Fremdschlüsseln in der Datenbank
    Konzept der Fremdschlüssel, Referentielle Integrität

    Praxis: Verstehen und Verwenden von Fremdschlüsseln innerhalb einer SQL-Datenbank

    Verknüpfen von Abfragen für mehrere Tabellen
    Beziehungen zwischen mehreren Tabellen, JOIN-Operationen

    Praxis: Entwerfen von Abfragen für mehrere Tabellen

    Der JOIN-Befehl: Verwendung von Daten aus mehreren Tabellen
    JOIN-Typen, Integration von Daten

    Praxis: Arbeiten mit dem JOIN-Befehl

    Zählen von Einträgen, Summieren von Werten und andere arithmetische Operationen
    Aggregationsfunktionen, arithmetische Operationen

    Praxis: Durchführen arithmetischer Operationen

    Gruppieren und Sortieren von Daten
    Daten gruppieren, Sortiertechniken

    Praxis: Erstellen von Abfragen mit Gruppierung und Sortierung

    Einführung: Datenanalyse mit MS Excel
    Übersicht über Excel, Grundlagen der Datenanalyse, Tabellenkalkulationsanwendung

    Grundlagen von Excel-Tabellen
    Tabellenstrukturen, Datenformatierung, Zellfunktionen

    Praxis: Erstellen Sie Ihre ersten vollständigen Excel-Tabellen

    Vorbereitung, Manipulation und Bereinigung von Daten
    Datenvorbereitung, Datenmanipulation, Techniken zur Datenbereinigung

    Praxis: Sortieren und Filtern von Tabelleneinträgen

    PivotTables: Grundlagen
    Einführung in PivotTables, Erstellung von PivotTables, Grundlegende Operationen

    Praxis: Aufbau einer beispielhaften PivotTable mit Daten aus dem Geschäftskontext

    PivotTables: Vertiefung
    Fortgeschrittene PivotTable-Funktionen, Datenfilterung, Anpassung von PivotTables

    Praxis: Experimentieren mit PivotTables

    Erstellen und Anwenden von PivotTable-Formeln
    PivotTable-Formeln, Berechnungen in PivotTables, Anwendung von Formeln

    Praxis: Erstellen und Anwenden von PivotTable-Formeln

    Verwendung von PivotCharts
    Erstellung von PivotCharts, Datenvisualisierung, Anpassung von Diagrammen

    Praxis: Verstehen, Erstellen und Verwenden von PivotCharts

    Einführung: Grundlagen der Statistik
    Statistische Grundlagen, zentrale Tendenz, Variabilität der Daten

    Statistische Datenbankfunktionen von Excel: Vertiefung
    Excel-Datenbankfunktionen, Statistische Analyse in Excel, Praktische Anwendungen

    Praxis: Lernen Sie die Anwendung von DCOUNT und DAVERAGE

    Statistische Datenbankfunktionen von Excel: Vertiefung
    Fortgeschrittene Datenbankfunktionen, komplexe statistische Analysen, Funktionsoptimierung

    Praxis: DSUM, DPRODUCT, DMIN, DMAX und DSTEDV

    Deskriptive Statistik
    Zusammenfassung von Daten, Streuungsmaße, graphische Darstellung

    Praxis: Anwendung des Excel Data Analysis TOOLPAK-Add-Ins

    Mathematische Statistik
    Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Statistische Inferenz, Regressionsanalyse

    Praxis: Erstellen von Streudiagrammen, Durchführen von t-Tests, Schätzen linearer Regressionen und mehr

    Numerische Optimierung
    Optimierungstechniken, lineare und nichtlineare Optimierung, praktische Anwendungen

    Praxis: Lernen Sie, den Excel Solver zu verwenden

    Einführung: Die wunderbare Welt von Python, Pandas, NumPy und Matplotlib
    Grundlagen von Python, Datenanalysewerkzeuge, Einführung in zentrale Bibliotheken

    Installation von Anaconda und Jupyter Notebooks
    Einrichtung von Anaconda, Installation von Jupyter Notebooks, Konfiguration der Umgebung

    Erste Schritte mit Python und Jupyter Notebooks
    Python-Syntax, Grundlagen von Jupyter Notebooks, Grundlegende Operationen

    Praxis: Verwenden von Python als Taschenrechner

    Variablen und Datentypen
    Erstellung von Variablen, Datentypen in Python, Arbeiten mit Variablen

    Praxis: Erstellen Sie Ihre ersten Python-Variablen im Kontext von Geschäftsanwendungen

    Verzweigungen und Schleifen
    Bedingte Anweisungen, Schleifenstrukturen, Kontrollfluss in Python

    Praxis: Entwickeln Sie fortgeschrittene Schleifenstrukturen, um den Workflow im Kontext von Geschäftsanwendungen zu automatisieren

    Funktionen und Gültigkeitsbereich (Scope)
    Erstellung von Funktionen, Funktionsargumente, Gültigkeitsbereich und Lebensdauer

    Praxis: Schreiben Sie einige großartige Python-Funktionen

    Numerische Berechnungen mit NumPy
    Einführung in NumPy, Array-Operationen, Anwendungen von NumPy

    Praxis: Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von NumPy-Arrays

    Datenanalyse mit Pandas
    Grundlagen von Pandas, Datenmanipulation, explorative Datenanalyse

    Praxis: Einsatzvon Pandas zur Lösung kurzer, aber intelligenter Geschäftsdatenanwendungsfälle

    Externe Daten (API) und interne Daten (SQL)
    Arbeiten mit APIs, SQL-Abfragen in Jupyter, Kombination von externen und internen Daten

    Praxis: Laden von externen und internen Daten in Pandas DataFrames erlernen

    Datenvisualisierung mit Matplotlib
    Grundlagen von Matplotlib, Plotting-Techniken, Anpassung von Visualisierungen

    Praxis:Verbessern Sie Ihre Visualisierungsfähigkeiten mit Matplotlib

    Einführung
    Übersicht, Bedeutung der explorativen Datenanalyse, Einführung in das Data Storytelling

    Use Case 1 – StackOverflow
    Entwicklerumfrage, Programmiertrends, Analyse von StackOverflow Daten

    Praxis: Explorative Datenanalyse (EDA) mit den Umfrageantworten von StackOverflow

    Use Case 2 – Lending Club
    Analyse von Kreditnehmerdaten, Datenvorverarbeitung und Manipulation

    Praxis: EDA mit Lending Club Daten

    Use Case 3 – Herzinsuffizienz
    Medizinische Datenanalyse, Vorhersagemodellierung, Patientenergebnisse

    Praxis: EDA mit Daten zur Herzinsuffizienz

    Use Case 4 – FIFA 21
    Erkundung von Sportdaten, Spielerleistung, Teamanalyse

    Praxis: EDA mit FIFA-21-Daten von Fußballspielern und Ligen

    Use Case 5 – Kardiale Patienten
    Gesundheitsanalytik, Einblicke in die Patientengesundheit, Wirksamkeit von Behandlungen

    Praxis: EDA mit Gesundheits- und Patientendaten

    Use Case 6 – Netflix-Filme und TV-Sendungen
    Analyse der Unterhaltungsbranche, Zuschauerpräferenzen, Inhaltsentwicklungen

    Praxis: EDA mit Daten zu Netflix-Filmen und TV-Sendungen

    Use Case 7 – Formel 1
    Analytik im Motorsport, Fahrerleistung, Rennstrategien

    Praxis: EDA mit Daten zu Formel-1-Fahrern

    Use Case 8 – Nationales Glücksempfinden
    Soziale Analyse, Einflussfaktoren auf die menschliche Glückswahrnehmung, weltweiter Vergleich

    Praxis: EDA mit Daten zur Variation des Glücksempfindens auf Länderebene

    Use Case 9 – Videospielverkäufe
    Einblicke in die Gaming-Industrie, Verkaufsmuster, Genre-Präferenzen

    Praxis: EDA der Videospielverkäufe in verschiedenen Ländern

    Use Case 10 – Pokémon mit Statistiken
    Erkundung von Spieldaten, Charakteristika von Pokémon, Interaktionen der Spieler

    Praxis: EDA mit Daten zu den Charakteristika von Pokémon

    Einführung: Power BI
    Übersicht zu Power BI, Business-Intelligence-Tools, Datenvisualisierung

    Erste Schritte mit Power BI Desktop
    Power BI Desktop-Benutzeroberfläche, Datenimport, Verbindung zu Datenquellen

    Praxis: Bereiten Sie Ihre Daten für Power BI vor

    Erstellung von Datenquellen in Power BI
    Aufbau von Datenmodellen, Abfrage-Editor, Datenverarbeitung

    Praxis: Erstellen Sie Ihr erstes Datenmodell in Power BI

    Erstellung von Visualisierungen
    Arten von Visualisierungen, Anpassung von Grafiken, Formatierungsoptionen

    Praxis: Lernen Sie, Ihre Visualisierungen anzupassen

    Aggregationen, Berechnungen und Parameter
    Aggregationsfunktionen, berechnete Felder, Parametrisierung

    Praxis: Anwendung von Aggregationsfunktionen für fortgeschrittene Berechnungen

    Berechnungen mit DAX-Ausdrücken
    Einführung in DAX, DAX-Funktionen, Fortgeschrittene DAX-Konzepte

    Praxis: Schreiben Sie Ihre eigenen DAX-Ausdrücke

    Interaktive Dashboards
    Erstellung von Dashboards, Interaktivität von Dashboards

    Praxis: Erstellen Sie Ihr erstes interaktives Dashboard

    Berichte mit Power BI Online teilen
    Power BI Online-Plattform, Teilen und Zusammenarbeit, Zugriffssteuerung und Berechtigungen

    Praxis: Lernen Sie, Ihr Dashboard mit Kollegen zu teilen

    Bündeln Sie all Ihre Fähigkeiten in einem praxisorientierten Projekt und zeigen Sie Ihre Expertise als zertifizierter Datenanalyst. Sie erarbeiten auf Basis des erworbenen Wissens ein eigenes Projekt und wenden die gelernten Techniken praktisch an. 

    BENEFITS

    TERMINE & ANMELDUNG

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    Wenn Sie in Deutschland gemeldet und als arbeitssuchend registriert sind oder Sie in Kürze freigestellt werden, dann können Sie bei der Arbeitsagentur einen Bildungsgutschein beantragen. Um herauszufinden, ob Sie Anspruch auf einen Bildungsgutschein haben, müssen Sie mit Ihrer örtlichen Arbeitsagentur sprechen. Wenn Sie die Voraussetzungen erfüllen, erhalten Sie einen Bildungsgutschein, der Sie berechtigt, kostenlos an dieser XDi-Weiterbildung teilzunehmen. Um eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für diesen Prozess zu erhalten, dann werfen Sie einen Blick in unseren "Bewerbungsleitfaden".

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    Wenn Sie noch nie mit der Arbeitsagentur in Kontakt getreten sind, dann finden Sie Ihre lokale Arbeitsagentur einfach über die Online-Suche, z.B. "Agentur für Arbeit Köln" oder "Agentur für Arbeit in meiner Nähe". Sobald Sie einen Termin vereinbart haben, wird Ihnen ein Berater zugewiesen.

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    Nutzen Sie unseren vollständigen Bewerbungsleitfaden, um sich auf Ihre Einstellung bei der Agentur für Arbeit vorzubereiten und Ihren Berater davon zu überzeugen, Ihre Teilnahme an dem Kurs zu genehmigen. Er enthält die Unterlagen, die Sie für den Termin benötigen.

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