- Grundlagen der Data Analytics – der ETL-Prozess
Aufgaben und Funktion der Data Analytics, visuelle Analytics-Werkzeuge
nutzen, Datenprozesse organisieren und dokumentieren - Visuelle Analyse und Reporting – BI-Tools
Aufgaben und Funktionen visueller Analysen und Reportings kennenlernen,
BI-Tools sicher nutzen, Inhalte und Daten effizient und verständlich
visualisieren - Data Analytics für Fortgeschrittene – Machine Learning, Workflow Control
Mit Datenbanken souverän arbeiten, maschinelles Lernen und seine
Potenziale verstehen, Datenmodelle für maschinelles Lernen entwickeln,
Methoden für das Workflow Control anwenden - Datenprojekte – bewerten, planen, umsetzen
Planung und Kommunikation von Datenprojekten, Projektparameter und -ziele transparent vermitteln, agile Methoden für mehr Projekteffizienz - Praxistraining
Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden, Informationsquellen
für die Weiterentwicklung und Verbesserungspotenziale
durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen
Data Analyst (IHK)