Zusammenfassung
Starte deine Karriere als Junior Data Analyst (m/w/d) und erlerne die Grundlagen der Data Science! In dieser Weiterbildung erhältst du das nötige Rüstzeug, um datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen zu unterstützen. Du wirst in den Umgang mit MS Office und Computernetzwerken eingeführt, vertiefst kaufmännische Grundlagen und lernst die wichtigsten Methoden des strategischen Marketings kennen. Neben praktischen Fähigkeiten im Umgang mit Datenbanken (SQL, ERM) erweiterst du dein Wissen im Bereich der Datenanalyse und lernst, wie Data Science in Unternehmen angewendet wird. Abgerundet wird die Weiterbildung durch praxisnahe Projekte und eine Einführung in ethische Fragen der Künstlichen Intelligenz.
Zielgruppe
Personen aus allen Fachbereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Computer-Kenntnisse. 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 oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte aus teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Wir vermitteln unser Wissen verständlich und praxisorientiert. Damit unser Weiterbildungsangebot deinen Vorstellungen entspricht, haben wir alle Lerninhalte in einer Themenübersicht aufgelistet.
Grundlagen der Windows-Nutzung
Systemeinstellungen und Anpassungen
Grundlagen von Netzwerken und Sicherheit
Arbeiten mit Microsoft-Anwendungen
Einführung in Künstliche Intelligenz
Erste Schritte in MS Word
Aufbautechniken in MS Word
Excel – Erste Grundlagen
Excel – Funktionen, Darstellung von Daten
MS Outlook
MS Teams
Vertiefung MS Office Word
Vertiefung MS Office Excel
Vertiefung MS Office Outlook
MS Office PowerPoint
MS Office OneNote
Bilanz, Gewinn- und Verlustrechnung
Jahresabschluss, Abschlussarbeiten
Analyse Geschäftsvorfälle
Unternehmensziele
Finanzielle Kennzahlen
Kostenrechnung, Preiskalkulation
Kostenstellenrechnung, Profit Center-Rechnung
Wirtschaftsrecht (Kaufverträge, Rechtsformen u.a.)
Grundlagen des Strategischen Marketingmanagements
Strategische Situationsanalyse
Interne Analyse
Externe Analyse
Kaufverhalten
Marketingforschung und -prognose
Marktabgrenzung und -segmentierung
Marketing-Strategien und Positionierung
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
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
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
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
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
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