Data Analyst - Data Quality 2.0

Kursüberblick

Kurs: Data Analyst - Data Quality Kursbeschreibung Der Kurs ,,Data Analyst - Data Quality" vermittelt praxisnahes Wissen zur Sicherstellung, Optimierung und Bewertung von Datenqualität. Teilnehmende lernen, wie Daten geprüft, bereinigt und für aussagekräftige Analysen nutzbar gemacht werden können. Ziel ist es, eine solide Grundlage für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen zu schaffen. Zielgruppe Data Analysts, Business Analysts, IT-Fachkräfte sowie Fachkräfte aus Controlling und Datenmanagement, die ihre Kenntnisse im Bereich Datenqualität vertiefen möchten. Kursniveau Von Anfänger bis Fortgeschritten Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse Grundkenntnisse in Statistik oder Datenbanken sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Grundlagen der Datenqualität Die Teilnehmenden lernen die Dimensionen der Datenqualität kennen - Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit. Sie verstehen, wie diese Aspekte für verlässliche Analysen entscheidend sind. Praxisbeispiel: Überprüfung einer Kundendatenbank. Dimensionen der Datenqualität Relevanz für Unternehmen Typische Fehlerquellen Praxisbeispiel Kundendatenbank Datenfundament - Microsoft DP-900 Es werden grundlegende Datenmanagement-Konzepte und Datenbankarten behandelt. Praxisbeispiel: Analyse von Datenqualität mit Azure SQL. Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals Relationale und NoSQL-Datenbanken Datenmanagement in Azure Praxisbeispiel Azure SQL Datenvisualisierung mit Power BI - Microsoft PL-300 Teilnehmende lernen, wie Datenqualität sichtbar gemacht und überwacht werden kann. Praxisbeispiel: Erstellung eines Dashboards zur Überwachung von Qualitätsindikatoren. Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst Visualisierung von Qualitätskennzahlen Erstellung interaktiver Dashboards Praxisbeispiel Dashboard Datenaufbereitung mit Python Der Fokus liegt auf der Bereinigung, Transformation und Standardisierung von Daten. Praxisbeispiel: Aufbereitung von Umfragedaten mit Pandas. Python for Data Science Pandas und NumPy Grundlagen Transformation und Standardisierung Praxisbeispiel Umfragedaten Erweiterte Kompetenzen - CertNexus CDSP und DEBIZ Mit CDSP erlernen Teilnehmende den professionellen Einsatz von Data Science-Methoden, DEBIZ vermittelt Business-Perspektiven auf Datenethik und Governance. Praxisbeispiel: Durchführung einer A/B-Analyse mit CDSP. CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner CertNexus DEBIZ - Data Ethics for Business Professionals Governance und Compliance Praxisbeispiel A/B-Analyse Zusatzinformationen Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar. Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de. Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt. Fazit Die Weiterbildung ,,Data Analyst - Data Quality" qualifiziert die Teilnehmenden, Datenquali…

Nächste Termine

• 2026-08-12T22:00:00.000Z · 2027-02-27T23:00:00.000Z · Landshut, Isar · Combined Learning
• 2026-08-12T22:00:00.000Z · 2026-11-18T23:00:00.000Z · Landshut, Isar · Combined Learning
• 2026-09-09T22:00:00.000Z · 2027-03-27T23:00:00.000Z · Landshut, Isar · Combined Learning
• 2026-09-09T22:00:00.000Z · 2026-12-16T23:00:00.000Z · Landshut, Isar · Combined Learning