Data Analyst praktische Anwendungsgebiete

Kursüberblick

Grundlagen der Data Analysis und Aufgabenverständnis Einführung in Data Analytics und die Rolle des Data Analyst im Unternehmenskontext Verständnis für Datenprozesse, KPIs und Anwendungsfelder der Data Analysis Erste Data Analysis-Erfahrungen mit Spreadsheets und Google Sheets Python für Data Analysis im Beruf Basiswissen in Python: Variablen, Bedingungen, Schleifen für die tägliche Arbeit eines Data Analyst Anwendung in Jupyter Notebooks zur strukturierten Data Analysis Mini-Projekte zur praktischen Festigung für Einsteiger in den Data Analyst Beruf Data Analysis Methoden mit Pandas Importieren, Bereinigen und Transformieren von Daten mit Pandas für professionelle Data Analysis Datenaggregation, Visualisierung und Gruppierung großer Datensätze durch Data Analysts Nutzung von Pandas für verschiedene Data Analyst Anwendungsgebiete und Praxisfelder Statistische Methoden und Business-Anwendungen A/B Testing, Regression und Verteilungen zur Entscheidungsfindung in der Data Analysis Praktische Beispiele aus Marketing, Produkt und Operations für angehende Data Analysts Erkennen und Interpretieren von Datenmustern zur Ableitung datenbasierter Strategien Berichte und Dashboards im Business-Kontext Datenreporting mit Tableau: KPIs, Stories, Dashboards - Tools im Alltag eines Data Analyst Verknüpfung mehrerer Datenquellen und LOD-Techniken für tiefergehende Data Analysis Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen für Stakeholder durch erfahrene Data Analysts Der Kurs bietet eine Einführung in die Grundlagen der Data Analysis und deren Anwendungsmöglichkeiten für angehende Data Analysts.

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