Data Analyst (m/w/d)
Nächster Starttermin: 06.12.2021, Montag
- Zertifikat von karriere tutor
- Fachliteratur
- Online-Live-Tutorien
- Alle Tools, um online zu lernen
Andere Förderung oder Fragen?
Data Analyst (m/w/d)
Als "Data Analyst" - ohne Spezialisierung auf ein bestimmtes Fachgebiet bist du universell einsetzbar. Du gehst tagtäglich mit großen Datenmengen um und beschäftigst dich mit deren Analyse und Bewertung. Du identifizierst Trends und entwickelst Vorhersagen, die für die Geschäftsführung und deine Kollegen wertvolle Informationen für ihre Arbeit liefern. Für die Umsetzung der Anforderungen lernst du die Programmiersprache Python kennen. Python ist für Programmier-Anfänger eine einfach zu erlernende Sprache und bietet in seiner mächtigen Bibliothek gebrauchsfertige Module für unterschiedliche Anforderungen, so beispielsweise auch für auch für die Datenverarbeitung, Datenauswertung, Datenvisualisierung und zum Aufbau von Machine-Learning-Modellen. Python wird von Entwicklern häufig sogar ausschließlich zur Datenanalyse verwendet, denn z.B. das Modul "Pandas" macht die Analyse großer Datenmengen einfach und effizient. Daten bilden die Grundlage für die Datenanalyse. Um diese Daten verwalten und auf sie zugreifen zu können, benötigen Unternehmen Datenbanken. Ein Datenbankmanagementsystem sollte passgenau auf die geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten sein. Um deine relationalen Datenbanken flexibel gestalten und einsetzen zu können, lernst du in dieser Weiterbildung zusätzlich ERM, SQL und XAMPP kennen. Der Themenbereich "Einführung in die Digitalisierung" bringt dir unter anderem die neuen Technologien - wie beispielsweise Big Data, Internet of Things, Künstliche Intelligenz und vieles mehr - nahe. Und auch die "Digital Business Innovation" und die Entwicklung neuer, digitaler Geschäftsmodelle, Produkte und Services sind Themen dieser Weiterbildung, damit es dir gelingt, dich auch im Bereich der Datenanalyse immer neuen Herausforderungen zu stellen.
Zielgruppe
Mitarbeiter (m/w/d) aus allen Bereichen, die zusätzliches Fachwissen in der Datenanalyse aufbauen möchten oder Mitarbeiter (m/w/d), die zukünftig im Bereich Data Analytics tätig werden möchten.
Voraussetzungen
- Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium
- Sichere Computer-Kenntnisse
- Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse
Starttermine
Starte mit deiner Weiterbildung immer montags und donnerstags.
| 06.12.2021, Montag | Anmeldung noch möglich! | |
|---|---|
| 09.12.2021, Donnerstag | |
| 13.12.2021, Montag | |
| 16.12.2021, Donnerstag |
Data Analyst (m/w/d)
Nächster Starttermin: 06.12.2021, Montag
- Zertifikat von karriere tutor
- Fachliteratur
- Online-Live-Tutorien
- Alle Tools, um online zu lernen
Andere Förderung oder Fragen?
Ausführliche Inhalte des Lehrgangs
Ausführliche Lehrgangsinhalte
Programmieren mit Python
- Einführung in Python
- Installation und "Hallo Welt"
- Programmablaufplan
- Debuggen von Python in einer IDE
- Syntax-Regeln und Variablen
- Umwandlung einer Zahl in das Binärsystem
- Operatoren und Zahlen
- Zeichenketten und Reguläre Ausdrücke
- Verzweigungen und Schleifen
- Funktionen und Dokumentationen
- Schleifen durch Rekursion, Lambda Funktionen
- Sammlungen mit Listen und Tuples anlegen
- Arrays und das Modul "NumPy"
- Sammlungen und Dictionarys
- Das Modul "Pandas" für Datensätze
- Type Annotation
- Fehleranalyse und Verzeichnisse
- Grafische Benutzeroberfläche (GUI)
Programmieren mit Python
- Einführung in Python
- Installation und "Hallo Welt"
- Programmablaufplan
- Debuggen von Python in einer IDE
- Syntax-Regeln und Variablen
- Umwandlung einer Zahl in das Binärsystem
- Operatoren und Zahlen
- Zeichenketten und Reguläre Ausdrücke
- Verzweigungen und Schleifen
- Funktionen und Dokumentationen
- Schleifen durch Rekursion, Lambda Funktionen
- Sammlungen mit Listen und Tuples anlegen
- Arrays und das Modul "NumPy"
- Sammlungen und Dictionarys
- Das Modul "Pandas" für Datensätze
- Type Annotation
- Fehleranalyse und Verzeichnisse
- Grafische Benutzeroberfläche (GUI)
Datenbanken
- Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme
- Konzeption von relationalen Datenbanken
- ERM - Entity Relationship Modell
- Normalformen, Datentypen
- Primär- und Fremdschlüssel, XAMPP
- Erstellung und Benutzung von Datenbanken mittels SQL
- Einbindung von SQL in PHP
- Anlegen einer Datenbank mit XAMPP
- Anlegen einer Gesamtdatenbank
Einführung in die Digitalisierung
- Begriffserklärung und Einordnung
- Big Data im Überblick, die 9V von Big Data
- Entwicklung der Terminologie
- Arten von Daten, Prognose Datenvolumen
- Nutzen vs. Nutzung von Big Data
- Ziele der Datensammlung und Nutzung
- Internet of Things, Cloud Computing
- Künstliche Intelligenz, Robotik, Nanobots
- Der Kundenutzen im Fokus, Customer Centricity
- Design Thinking, User Centered Design
- Virtual / Augmented Reality, die Crowd
- Bitcoins und Blockchain
- Digitales Arbeiten und digitale Wirtschaft
- Industrie und Handel
- Gesellschaftlicher Wandel
- Einflussnahme durch die Politik
- Interaktivität und Partizipation
- Digitales Ich, digitale Generationen
Digital Business Innovation
- Innovationsfördernde Denkansätze und -techniken
- Kreatives Mindset, Business Fiction, Präsentationstechniken
- Analyse existierender (digitaler) Geschäftsmodelle
- Das DVC-Framework - von einfach zu komplex
- Identifikation von Ansätzen für neue digitale Geschäftsmodelle, Produkte, Services
- Digitale Transformation, digitale Umwelt
- Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle, Produkte, Services
- Künstliche Intelligenz, IoT / IoE, Business Model Canvas
- Value Proposition Design
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