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Daten sind unerlässlich für den Erfolg von Unternehmen, jedoch nur, wenn sie auch effektiv genutzt werden.
Um voranzukommen, benötigen Unternehmen eigene Experten, die in der Lage sind, die vorhandenen Datenquellen zu strukturieren, zu analysieren und mithilfe von Analysetools aufzubereiten, um fundierte Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Ohne diese Expertise kann das Potenzial von Daten nicht vollständig ausgeschöpft werden.
Business Data Analyst: Einstieg in die Datenanalyse mit Excel und Power BI
Das Ziel dieses Kurses ist es, Ihnen grundlegende Fähigkeiten in der Datenanalyse zu vermitteln, die Ihnen in Ihrem beruflichen Alltag von großem Nutzen sein wird.
- Sie lernen, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, ordnen und bearbeiten können.
- Anschließend werden Sie in der Anwendung von Methoden der deskriptiven Statistik geschult, um diese Daten besser zu verstehen und zu interpretieren.
- Sie lernen, Daten effektiv in Dashboards und anderen Visualisierungstools einzusetzen, was Ihnen dabei helfen wird, fundierte Entscheidungen zu treffen und aussagekräftige Berichte zu erstellen.
- Datenquellen, Datentypen (strukturiert, unstrukturiert) und -formate
- Datenbanken-Basics
- Wie sind Datenbanken aufgebaut
- Relationale Datenbank-Modelle
- SQL-Grundkenntnisse
- Stammdaten, Bewegungsdaten
- Metadaten und Datenkataloge
- Datenqualität
- Begriffsbestimmung Big Data, Data Science
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Excel-Aufbau-Themen
- Datenengineering
- Excel-Umgang mit größeren Daten
- Datenimport (aus .csv, JSON, Access, SQL-Server, Open Data Portal)
- Daten zusammenführen (Listen vergleichen und aggregieren)
- Datenaufbereitung (Ausreißer, fehlende Werte identifizieren, Datentransformation, Doubletten beseitigen, Datenreduktion)
- Abfragen aus anderen Datenbanken erstellen bzw. weiter bearbeiten (z. B. SQL Statements)
- Textfunktionen, Datumsfunktionen, WENN(), UND(), ODER()
- Einfache statistische Datenanalyse (Median, Mittelwert, Standardabweichung, Varianz)
- PivotTable und PivotCharts
Arbeiten mit Power BI Desktop
- Konzeption von Datenmodellen
- Datenmodelle erstellen
- Beziehungen zwischen Datenmodellen
- Berechnungen
- Grundlagen zu Visualisierung
- Dashboards erstellen
- Filterfunktionen
- Weitere Visuals
- AppSource
- Externe Tools (DAX Studio, Tabular Editor)
- Überblick Business Intelligence Tools, Ausblick auf weitere Werkzeuge
Rechtliche Rahmenbedingungen
Alle, die in Unternehmen Kennzahlen ermitteln bzw. Analysen aus größeren Datenmengen erzielen, wie zB aus folgenden Bereichen:
- Finanzen
- Marketing
- Personalwesen
- Produktion
- Vertrieb
aber auch Beratungsunternehmen und Agenturen, die Datenanalyse- und Beratungsdienste für Unternehmen anbieten.
Fundierte Excel Kenntnisse wie zum Beispiel beim ICDL
Auf fehlende Grundlagen in MS Excel wird nicht eingegangen!
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"Die Schulung hat mir sehr gut gefallen und ich würde sie auf jeden Fall weiter empfehlen. Vielleicht könnte man noch etwas mehr Aufgaben die man selbstständig lösen muss in den Kurs einbauen." (26.09.2023)
"HCM Leitner ist ein toller und kompetenter Trainer. Es war mir eine Ehre, dass ich den Kurs besucht habe!" (26.09.2023)
Was macht ein Business Data Analyst?
Zu den Aufgaben eines Business Data Analysten gehören unter anderem:
- Datenbeschaffung und -bereinigung: sammeln und bereinigen von Daten aus verschiedenen Quellen, um sicherzustellen, dass die Daten sauber und nutzbar sind.
- Datenanalyse: analysieren und interpretieren von Daten mithilfe von Statistik, Data Mining und Machine Learning-Techniken, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu identifizieren.
- Berichterstattung und Visualisierung: erstellen von Berichten und Visualisierungen, um die Ergebnisse der Datenanalyse zu kommunizieren und dem Management Entscheidungsgrundlagen zu liefern.
- Geschäftsanalyse: Unterstützung das Management bei der Formulierung von Geschäftsstrategien und -zielen, durch Datenanalysen und Berechznung von Geschäftskennzahlen.
- Kontinuierliche Verbesserung: Der Business Data Analyst arbeitet kontinuierlich daran, Prozesse und Analysen zu verbessern, um die Qualität der Daten und die Effektivität der Analysemethoden zu erhöhen.
Letzte Änderung: 30.03.2024