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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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