Certified Data Analyst
Data Analytics, Datenbanken, Data Storytelling und Visualisierung in der Praxis — Data Analytics Online Bootcamp mit Mentor und Bildungsgutschein
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
Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Datenanalyse und -analytik, um das Fundament für Ihre Lernreise zu legen.
Meistern Sie MySQL und SQL – essentielle Werkzeuge zur Handhabung und Verwaltung umfangreicher Datensätze.
Erlernen Sie grundlegende Kompetenzen für eine effiziente Datenmanipulation mit MS Excel.
Erlangen Sie eine solide Grundlage in Statistik, einem Schlüsselelement zur Extraktion von Erkenntnissen aus Daten.
Erlernen Sie die Datenanalyse mit Python und entdecken Sie die leistungsstarke Pandas-Bibliothek.
Wenden Sie Ihre Fähigkeiten auf reale Datensätze und Use Cases an und meistern Sie die Kunst des Data Storytellings und der Visualisierung.
Nutzen Sie die Potenziale von Power BI, um eindrucksvolle Dashboards und Berichte zu erstellen
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Sie erhalten theoretischen Input in Form von Artikeln und Videos. - Mit Quizzes können Sie Ihren Wissensstand regelmäßig überprüfen.
- Sie bearbeiten ein Projekt und wenden die erlernten Methoden in der Praxis an.
- Sie werden von einem erfahrenen Mentor begleitet und beim Aufbau eines Portfolios unterstützt.
- In moderierten Live-Sessions können Sie Fragen stellen und Ideen austauschen.
- Mit kurzen Retrospektiven reflektieren Sie Ihr erworbenes Wissen und Ihre erlernten Methoden.
- In Live Trainings lernen Sie, wie Sie relevante Tools in interaktiven Umgebungen anwenden.
- In unserer Community können Sie sich mit anderen Teilnehmern austauschen.
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support@xd-i.com.
Herzliche Grüße
Ihr XDi-Team
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.
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.
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.
Angehende Datenanalysten: Personen mit Interesse an Datenanalyse und dem Wunsch, in diesem Bereich tätig zu werden.- Absolventen und Studierende, die ihre akademischen Qualifikationen mit praxisnahen, branchenrelevanten Fähigkeiten erweitern möchten.
- Berufstätige auf der Suche nach beruflicher Neuorientierung: Fachleute aus verschiedenen Bereichen, die eine Neuorientierung in Richtung Datenanalyse für berufliches Wachstum und neue Chancen anstreben.
- Geschäfts- und IT-Profis, die beabsichtigen, Daten zu nutzen, um Entscheidungen fundierter und strategischer zu treffen.
- Unternehmer und Kleinunternehmer, die die Vielseitigkeit von Daten ausschöpfen möchten, um fundierte geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen und ihren Erfolg zu steigern.
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LEISTUNGEN
International anerkanntes Zertifikat
Persönliches Mentoring über Videokonferenz
Praxis mit Jupyter Notebooks
Hochwertige, eigene Inhalte auf Hochschulniveau
Ca. 60 Training-Videos
Praxis mit realen Fallbeispielen inkl. Lösungen
Jede Menge Best Practices
Eigenes Abschlussprojekt
Karriereservices inklusive Bewerbungstraining
Community zum Austausch mit anderen Lernenden
Moderierte FAQ-Sessions mit Mentoren
Coffee Talks mit Mentor und Teilnehmern
Live Sessions mit Software Training
Unzählige Links, Literatur- und Tooltips
International anerkanntes Zertifikat
Persönliches Mentoring über Videokonferenz
Praxis mit Jupyter Notebooks
Hochwertige, eigene Inhalte auf Hochschulniveau
Ca. 60 Training-Videos
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Jede Menge Best Practices
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Live Sessions mit Software Training
Unzählige Links, Literatur- und Tooltips
CURRICULUM
MODULE 1 - WILLKOMMEN IN DER WELT DER DATENANALYSE UND DATENANALYTIK
Einleitung und Begrüßung
Kursübersicht, Relevanz von Datenanalyse
Datenanalyse: Werkzeuge, Datenquellen, Projektplanung und Prozessschritte
Werkzeuge für Datenanalyse, Datenquellen, Projektplanung, Prozessschritte, Datenexplorationn
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.
MODULE 2 - DATENBANKEN UND DATENBANKMANAGEMENTSYSTEME: MYSQL UND SQL
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
MODULE 3 - VOM ANFÄNGER ZUM PROFI: MS EXCEL
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
MODULE 4 - GRUNDLAGEN DER STATISTIK FÜR DIE DATENANALYSE
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
MODULE 5 - DATENANALYSE MIT PYTHON: PANDAS
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
MODULE 6 - EXPLORATIVE DATENANALYSE, DATA STORYTELLING UND VISUALISIERUNG: 10 PRAXISNAHE ANWENDUNGSFÄLLE
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
MODULE 7 - DASHBOARD- UND BERICHTERSTELLUNG MIT POWER BI
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
MODULE 8 – EIN DATA ANALYTICS-PROJEKT VON A BIS Z
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.
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