Data Analyst im Controlling mit Data Science-Kompetenzen
Zusammenfassung
Die Online-Weiterbildung zur bzw. zum Data Analyst im Controlling mit Data-Science-Kompetenz bietet dir eine spannende Kombination aus fundiertem Controlling-Wissen und modernen Data-Science-Methoden. Du lernst, Unternehmensdaten mithilfe von Datenbanken und erweiterten Excel-Funktionen strukturiert zu analysieren und zu interpretieren.
Darüber hinaus vertiefst du deine Kenntnisse in SQL und Projektmanagement und erhältst Einblicke in strategisches Marketing und Digitalisierung. Mit Data Science Tools kannst du anschließend fundierte Entscheidungen treffen, komplexe Daten auswerten und das Controlling auf die nächste Stufe heben. Diese Weiterbildung bereitet dich optimal darauf vor, die digitale Transformation im Controlling mitzugestalten und datenbasierte Strategien umzusetzen!
Zielgruppe
Personen aus allen Fachbereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben und künftig im Bereich des Controllings tätig sein möchten.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Sicherer Umgang mit dem Computer. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Der Start der Online-Weiterbildung ist jede Woche am Montag.
Die Unterrichtszeiten sind in Teilzeit und berufsbegleitend von montags bis freitags von 09:00 bis 13:00 Uhr und in Vollzeit von 09:00 bis 16:30 Uhr.
Du kannst an unseren Online-Weiterbildungen bequem von zu Hause aus oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Grundlagen des Strategischen Marketingmanagements
Strategische Situationsanalyse
Interne Analyse
Externe Analyse
Kaufverhalten
Marketingforschung und -prognose
Marktabgrenzung und -segmentierung
Marketing-Strategien und Positionierung
Einführung in Datenbanken
Datentypen, Vorteile der Verwendung von Datentypen
Schlüssel in Datenbanken
Entitiy-Relationship-Modell (ERM)
Erstellung von Tabellen in Datenbanken
Structured Query Language (SQL) und die Anwendung
Basic SQL-Befehle, erweiterte SQL-Befehle, SQL-Joins
Speicher- und Leistungsoptimierung von Datenbanken
Sicherheit von Datenbanken
Datenbankmanagementsysteme
Bilanz, Gewinn- und Verlustrechnung
Jahresabschluss, Abschlussarbeiten
Analyse Geschäftsvorfälle
Unternehmensziele
Finanzielle Kennzahlen
Kostenrechnung, Preiskalkulation
Kostenstellenrechnung, Profit Center-Rechnung
Wirtschaftsrecht (Kaufverträge, Rechtsformen u.a.)
Hintergrund und Grundlagen der Digitalisierung
Digitale Technologie
Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitswelt und ökonomische Modelle
Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung für Gesellschaft und Individuen
Veränderte Bedingungen für Politik, Arbeit und Ökonomie
Entwicklung des Controllings
Strategisches Controlling
Analyse des Unternehmens mithilfe von Porter und SWOT
Operatives Controlling
Kosten- und Leistungsrechnung
Betriebliches Informationsmanagement
Business Intelligence (BI)
Bereichscontrolling
Definition und Abgrenzung
Von der Idee zum Projekt
Ansätze im Projektmanagement
Projektstart und erste Schritte
Rollen im Projektmanagement
Risiken und Chancen
Phasen und Meilensteine
Zeit- und Ressourcenplanung
Kommunikationsgrundlagen
Kommunikationsmodelle, digitale Kommunikation
Feedback - Formen, Regeln, Prozess, Risiken
Gesprächsführung (geschäftlich), Konflikte*(Inhaltliche) Gestaltung von Präsentationen
Digitale Präsentation
Körpersprache und Stimme
Stimme und Stress
Vermeidung von Stress
Umgang mit Nervosität
Einführung und Überblick
Excel als Datenbank
Strukturierung von Tabellen
Verwendung von Formeln und Zellinhalten
Filtern und Sortieren von Daten
Basiswissen über Namen und Techniken beim Einsatz von Namen
Gliederung von Tabellen
Formeln und Zellinhalte überwachen
Spezialfilter, Excel-Datenbanken und Analyse
Erstellung von Pivot-Tabellen
Trendanalysen, Datentabellen und Zielwertsuche
Szenarien und Matrizen
Diagramme und Grafiken
Daten importieren und exportieren
Definition und Theoretische Grundlagen für Date Science
Statistik
Grundlagen ausgewählter Methoden von Data Science
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Fallstudien
Einführung in Trustworthy AI
Rechtliche Rahmenbedingungen in der EU
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-Systemen
Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Unsere Lernplattform
- Sie ermöglicht zeit- und geräteunabhängiges Lernen.
- Dein persönliches Dashboard stellt dir neue Lerninhalte unkompliziert zur Verfügung.
- Informiere dich hier über deinen Lernstatus und Fortschritte.
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- durch den Bildungsscheck.
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