Datenqualität für Data Analyst:in

Kursüberblick

Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahes Wissen im Themenfeld Datenqualität. Du lernst, typische Aufgaben sicher einzuordnen, passende Methoden und Werkzeuge anzuwenden und Ergebnisse nachvollziehbar aufzubereiten. Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Anwendungen aus den Bereichen Data Science und Datenbanken, die dich in deiner Rolle als Data Analyst:in oder in vergleichbaren beruflichen Aufgaben unterstützen. Datengrundlagen und Analyseziele im Kontext Datenqualität relevante Datenquellen, Datenarten und Analysefragen unterscheiden Datenstrukturen, Datenqualität und Aussagekraft fachlich bewerten Kennzahlen, Messgrößen und Auswertungsziele aus Anforderungen ableiten Analyseprozesse nachvollziehbar planen und dokumentieren Methoden und Werkzeuge für Datenaufbereitung und Auswertung Methoden und Werkzeuge gezielt für Abfragen, Berechnungen oder Analyseschritte einsetzen Daten bereinigen, transformieren und für Auswertungen vorbereiten wiederkehrende Arbeitsschritte strukturiert und nachvollziehbar umsetzen Ergebnisse prüfbar aufbereiten und fachlich interpretieren Visualisierung, Reporting und Entscheidungsunterstützung Auswertungsergebnisse in Tabellen, Diagrammen oder Dashboards darstellen Berichte zielgruppengerecht strukturieren und Kernaussagen hervorheben Auffälligkeiten, Muster und Abweichungen aus Daten ableiten Datenanalysen als Grundlage für operative oder strategische Entscheidungen nutzen Transfer in datenbezogene Aufgaben als Data Analyst:in typische Aufgaben und Anforderungen als Data Analyst:in einordnen fachliche Ergebnisse adressatengerecht dokumentieren und präsentieren Arbeitsweisen reflektieren und auf eigene berufliche Situationen übertragen nächste Umsetzungsschritte für den Arbeitsalltag strukturiert ableiten Diese Weiterbildung unterstützt dich dabei, typische Aufgaben im Themenfeld Datenqualität sicherer und effizienter zu bewältigen. Du verbindest fachliches Wissen mit praxisnahen Methoden und Werkzeugen aus den Bereichen Data Science und Datenbanken. So stärkst du deine Handlungssicherheit in deiner Rolle als Data Analyst:in und kannst die Inhalte direkt in deinem Berufsalltag anwenden.

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