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Schulungsübersicht
Einführung in Datenanalyse-Tools
- Übersicht über Python, R, Power Query und Power BI
- Anwendungen der Datenanalyse in verschiedenen Branchen
- Einrichtung der Tools und Umgebung
Datenbereinigung und -vorbereitung
- Nutzung von Python-Bibliotheken (Pandas) zur Datenbereinigung
- Datenbereinigung und Transformation mit Power Query
- Umgang mit fehlenden Werten und Inkonsistenzen
Statistische Analyse mit R
- Basisstatistische Funktionen und Datenmanipulation in R
- Explorative Datenanalyse
- Erstellung und Interpretation statistischer Modelle
Datenintegration und -transformation
- Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen mit Power Query
- Integration von Python- und R-Workflows in Power BI
- Sicherstellung der Datenkonsistenz und -qualität
Visualisierung von Daten mit Power BI
- Erstellung dynamischer Dashboards und Visualisierungen
- Nutzung von Power BI zur Erkennung von Trends und Erkenntnissen
- Weitergabe und Veröffentlichung von Berichten
Anwendungen und Branchenbeispiele
- Echtwelt-Fallstudien zur Datenanalyse
- Entwicklung von Workflows für gängige Branchenszenarien
- Praktisches Projekt zur Vertiefung des Gelernten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Basisverständnis von Statistik
- Kenntnisse im Umgang mit Tabellenkalkulationsprogrammen und Dateneingabe
- Keine früheren Programmierkenntnisse erforderlich
Zielgruppe
- Business-Analysten
- Datenprofis
- Projektmanager
- Verwaltungsmitarbeiter
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
So nutzen Sie Beziehungen in Power BI und der Unterschied zwischen Spalten und Messwerten
LEUNG Chun Hei - HAESL
Kurs - Advanced Power BI: Data Modeling, DAX, and Enhanced Analytics
Maschinelle Übersetzung
Method of training.
