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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.
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)
"Die Schulung hat mir sehr gut gefallen und ich würde sie auf jeden Fall weiter empfehlen. Vielleicht könnte man noch etwas mehr Aufgaben die man selbstständig lösen muss in den Kurs einbauen." (26.09.2023)
"HCM Leitner ist ein toller und kompetenter Trainer. Es war mir eine Ehre, dass ich den Kurs besucht habe!" (26.09.2023)
Zu den Aufgaben eines Business Data Analysten gehören unter anderem:
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.
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