Business Data Analyst: Einstieg in die Datenanalyse mit Excel und Power BI

Daten sind unerlässlich für den Erfolg von Unternehmen, jedoch nur, wenn sie auch effektiv genutzt werden.
Um voranzukommen, benötigen Unternehmen eigene Experten, die in der Lage sind, die vorhandenen Datenquellen zu strukturieren, zu analysieren und mithilfe von Analysetools aufzubereiten, um fundierte Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Ohne diese Expertise kann das Potenzial von Daten nicht vollständig ausgeschöpft werden.

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Aktuelle Termine
Vergangene Termine

2 Kurstermine

04.09.2023 - 26.09.2023 Tagsüber

Mo, Di, 9.00-17.00, 21./22.09.2023 Do, Fr, 9.00-17.00
Kursdauer: 64 Lehreinheiten
Stundenplan

Julius-Raab-Platz 2
5027 Salzburg

Kursnummer: 88006013

18.03.2024 - 16.04.2024 Tagsüber

Mo, Di 9.00-17.00
Kursdauer: 64 Lehreinheiten
Stundenplan

Julius-Raab-Platz 2
5027 Salzburg

Kursnummer: 88006023

Mo, Di 9.00-17.00
Kursdauer: 56 Lehreinheiten
Stundenplan

Julius-Raab-Platz 2
5027 Salzburg

Kursnummer: 88006012

Mo, Di 9.00-17.00
Kursdauer: 56 Lehreinheiten
Stundenplan

Julius-Raab-Platz 2
5027 Salzburg

Kursnummer: 88006022

Business Data Analyst: Einstieg in die Datenanalyse mit Excel und Power BI

Ihr Nutzen

Ziel des Kurses ist es, Teilnehmenden grundlegende Kenntnisse im Bereich Datenanalyse zu vermitteln, um Daten aus verschiedenen Quellen aufzubereiten, diese zu harmonisieren, nachzubearbeiten und mit Methoden der deskriptiven Statistik weiter zu analysieren, damit sie über Dashboards und andere Visualisierungstools effizient für Reporting genutzt werden können.

Inhalte

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, Access, SQL-Server, Open Data Portal)
Daten zusammenführen (Listen vergleichen und aggregieren)
Datenaufbereitung (Ausreißer, fehlende Werte identifizieren, Datentransformation, Doubletten beseitigen, Datenreduktion)
Abfragen aus anderen Datenbanken erstellen bzw. weiter bearbeiten (z. B. SQL Statements)
Textfunktionen, Datumsfunktionen, WENN(), UND(), ODER()
Einfache statistische Datenanalyse (Median, Mittelwert, Standardabweichung, Varianz)
PivotTable und PivotCharts

Arbeiten mit Power BI

Konzeption von Datenmodellen
Datenmodelle erstellen
Beziehungen zwischen Datenmodellen
Berechnungen
Grundlagen zu Visualisierung
Dashboards erstellen
Filterfunktionen
Weitere Visuals
AppSource
Externe Tools (DAX Studio, Tabular Editor)
Überblick Business Intelligence Tools, Ausblick auf weitere Werkzeuge

Rechtliche Rahmenbedingungen

Zielgruppe

Alle, die in Unternehmen Kennzahlen ermitteln bzw. Analysen aus größeren Datenmengen erzielen, wie zB aus folgenden Bereichen:

Finanzen
Marketing
Personalwesen
Produktion
Vertrieb

aber auch Beratungsunternehmen und Agenturen, die Datenanalyse- und Beratungsdienste für Unternehmen anbieten.

Datenbeschaffung und -bereinigung: sammeln und bereinigen von Daten aus verschiedenen Quellen, um sicherzustellen, dass die Daten sauber und nutzbar sind.
Datenanalyse: analysieren und interpretieren von Daten mithilfe von Statistik, Data Mining und Machine Learning-Techniken, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu identifizieren.
Berichterstattung und Visualisierung: erstellen von Berichten und Visualisierungen, um die Ergebnisse der Datenanalyse zu kommunizieren und dem Management Entscheidungsgrundlagen zu liefern.
Geschäftsanalyse: Unterstützung das Management bei der Formulierung von Geschäftsstrategien und -zielen, durch Datenanalysen und Berechznung von Geschäftskennzahlen.
Kontinuierliche Verbesserung: Der Business Data Analyst arbeitet kontinuierlich daran, Prozesse und Analysen zu verbessern, um die Qualität der Daten und die Effektivität der Analysemethoden zu erhöhen.