Data Analyst - Datenanalyse mit Python für Data Analysts

Kursüberblick

This Data Analyst bootcamp with an additional AI course is also available in English. Alle Inhalte der Data Analyst-Weiterbildung mit Python im Überblick: Data Analyst Grundlagen, Datenanalyse & moderne Analysewerkzeuge Einführung in die Aufgaben und Kompetenzen eines Data Analyst sowie die Bedeutung datenbasierter Entscheidungen in Unternehmen Verständnis zentraler Methoden der Datenanalyse, Datenanalytik und professioneller Analyseprozesse Kennenlernen moderner Analysewerkzeuge wie SQL, MySQL, Excel, Python, Pandas und Microsoft Power BI Planung und Durchführung strukturierter Data-Analyst-Projekte von der Datenerhebung bis zur Präsentation aussagekräftiger Ergebnisse Datenbankmanagement, SQL & MySQL für Data Analysts Einführung in relationale Datenbanken und moderne Datenbankmanagementsysteme als Grundlage professioneller Datenanalysen Erstellung und Verwaltung strukturierter Datenbanken und Tabellen mit MySQL und MySQL Workbench Anwendung von SQL-Befehlen wie SELECT, WHERE, JOIN und GROUP BY zur gezielten Abfrage und Verknüpfung umfangreicher Datensätze Durchführung von Datenmanipulationen, Aggregationen und Sortierungen zur Vorbereitung zuverlässiger Data-Analyst-Auswertungen Microsoft Excel, Datenaufbereitung & Business Analytics Professionelle Anwendung von Microsoft Excel als vielseitiges Analysewerkzeug für Data Analysts Strukturierung, Bereinigung und Transformation geschäftsrelevanter Datensätze mithilfe moderner Excel-Funktionen Erstellung und Auswertung von PivotTables, PivotCharts, berechneten Feldern und individuellen Datenvisualisierungen Entwicklung effizienter Excel-Workflows zur Analyse betrieblicher Kennzahlen und Unterstützung datenbasierter Entscheidungen Statistik, Dateninterpretation & analytische Methoden Einführung in statistische Grundlagen und deren Bedeutung für die professionelle Arbeit als Data Analyst Berechnung und Interpretation statistischer Kennzahlen wie Mittelwerte, Streuungsmaße und Häufigkeitsverteilungen Anwendung grundlegender Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistischen Datenanalyse Interpretation statistischer Ergebnisse zur Identifikation relevanter Zusammenhänge, Trends und Auffälligkeiten in Datensätzen Python, Pandas & moderne Analysewerkzeuge für Data Analysts Einführung in Python und Jupyter Notebooks zur strukturierten Durchführung professioneller Datenanalysen Erlernen grundlegender Programmierkonzepte wie Variablen, Datentypen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen Verarbeitung, Bereinigung und Analyse umfangreicher Datensätze mit Pandas und NumPy Integration externer Datenquellen über APIs und SQL sowie Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen mit Matplotlib Explorative Datenanalyse, Data Storytelling & Visualisierung Durchführung explorativer Datenanalysen (EDA) zur systematischen Untersuchung komplexer Datensätze Anwendung moderner Visualisierungsmethoden mit Python, Matplotlib und Seaborn zur Darstellung relevanter Muster und Zusammenhänge Bearbeitung von zehn praxis…

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