

Daten sind der Treibstoff für den Erfolg in Unternehmen. Vorausgesetzt, die Daten werden auch genutzt. Unternehmen können aber erst dann Fahrt aufnehmen, wenn sie über eigene Experten verfügen, die die vorhandenen Produktions-, Kunden- oder Markt-Daten strukturieren und auswerten und mittels Analysetool aufbereiten für künftige Entscheidungen.
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Mo, Di 9.00-17.00
Kursdauer: 56 Lehreinheiten
Stundenplan
Julius-Raab-Platz 2
5027 Salzburg
Mo, Di 9.00-17.00
Kursdauer: 56 Lehreinheiten
Stundenplan
Julius-Raab-Platz 2
5027 Salzburg
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Business Data Analyst: Datenanalyse mit Power BI und Excel
Ziel des Kurses ist es, Teilnehmenden grundlegende Kenntnisse im Bereich Datenanalyse zu vermitteln, um Daten aus verschiedenen Quellen aufzubereiten, diese zu harmonisieren und nachzubearbeiten und mit Methoden der deskriptiven Statistik weiter zu analysieren, um sie über Dashboards und andere Visualisierungstools effizient für Reporting zu nutzen.
Grundlagen zu Daten im Unternehmen
- Datenquellen, Datentypen (strukturiert, unstrukturiert) und -formate
- Datenbanken-Basics
- Wie sind Datenbanken aufgebaut
- Relationale Datenbank-Modelle
- SQL-Grundkenntnisse
- Stammdaten, Bewegungsdaten
- Metadaten und Datenkataloge
- Datenqualität
- Begriffsbestimmung Big Data, Data Science
Excel-Aufbau-Themen
- Datenengineering
- Excel-Umgang mit größeren Daten
- Datenimport (aus .csv, JSON, XML, SQL-DB, Open Data Portal)
- Daten zusammenführen (Listen vergleichen und aggregieren)
- Datenaufbereitung (Ausreißer, fehlende Werte identifizieren, Datentransformation, Doubletten beseitigen, Datenreduktion)
- Abfragen aus anderen Datenbanken erstellen bzw. weiterbearbeiten (z. B. SQL Statements)
- Links(), RECHTS(), FINDEN(), VERKETTEN() etc.
- Datenanalyse
- Visuelle Datenexploration mit Boxplot, Histogrammen, Scatterplots, ...
- Einfache statistische Datenanalyse (Median, Mittelwert, Standardabweichung, Varianz)
- Abhängigkeiten erkennen (Kovarianz, Korrelation, Kausalität, Lineare Regression) und Trendanalysen durchführen (log, exp, linear)
- PivotTable und PivotCharts
Arbeiten mit Power BI
- Datenmodelle erstellen
- Konzeption von Datenmodellen
- Beziehungen zwischen Datenmodellen
- Berechnungen
- Visualisierung
- Grundlagen zu Visualisierung (Diagrammtypen, gute/schlechte Visualisierungen)
- Visualisierungsfunktionen in Power BI
- Dashboards erstellen
- Filterfunktionen
Datenaufbereitung
- Reporting
- Storytelling
- Überblick Business Intelligence Tools, Ausblick auf weitere Werkzeuge
Rechtliche Rahmenbedingungen
Ziel des Kurses ist es, Teilnehmenden grundlegende Kenntnisse im Bereich Datenanalyse zu vermitteln, um Daten aus verschiedenen Quellen aufzubereiten, diese zu harmonisieren und nachzubearbeiten und mit Methoden der deskriptiven Statistik weiter zu analysieren, um sie über Dashboards und andere Visualisierungstools effizient für Reporting zu nutzen.
Excel-Grundlagen-Kenntnisse auf dem Niveau des ECDL
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Letzte Änderung: 14.02.2023