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Schulungsübersicht

Teil 1: Python-Grundlagen für die Analytik (3,5 Stunden)

·       Modul 1: Die Analytik-Landschaft (45 Min.)

o   Warum Python? Vergleich von Python mit Excel und SQL in der akademischen Forschung.

o   Vorbereitung auf Erfolg: Einführung in Jupyter Notebooks und Google Colab.
Google Colab ist einfacher zu handhaben, da keine Installation erforderlich ist, jedoch eine stärkere Internetverbindung benötigt wird.
Falls möglich, können Teilnehmende Jupyter Notebooks installieren, um ein reibungsloseres Erlebnis zu gewährleisten.

·       Modul 2: Die Bausteine der Daten (60 Min.)

o   Variablen, Datentypen (Strings, Ganzzahlen, Gleitkommazahlen) und grundlegende Logik.

o   Verständnis von Listen und Dictionaries—wie Python Informationen speichert.

·       Modul 3: Demo & Praxislabor für Python in der Datenanalyse (75 Min.)

o   Einführung in Pandas: Der Industriestandard für Datenmanipulation.

o   Praxis: Laden einer CSV-Datei, Filtern von Daten und Berechnen grundlegender Statistiken.

Teil 2: Einführung in die Business-Analytik (2,0 Stunden)

·       Modul 4: Die Analytik-Mentalität: Verständnis des Rahmens „Anfrage-Analyse-Aktion“. Wie man Geschäftsfragen definiert, die Daten beantworten können.

·       Modul 5: Deskriptiv vs. Prädiktiv: Überblick über die Interpretation von Trends und das Erkennen von Anomalien im finanziellen Kontext.

·       Modul 6: Vermittlung von Erkenntnissen: Grundsätze der Data Storytelling—technische Ausgaben in strategische Empfehlungen für die Geschäftsführung umwandeln.

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der Datenanalytik
  • Erfahrung in der Datenverarbeitung

 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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