Diese Grundlage schaffen wir, indem du umfangreiche praktische Erfahrungen im Umgang mit SQL sammelst. Außerdem wirst du flexible und effiziente Arbeitsumgebungen kennenlernen, die den Umgang und die Verarbeitung von Big Data ermöglichen. Datenvisualisierung Data Analyst zu sein bedeutet, komplexe Daten in leicht verständliche Diagramme und Visualisierungen umwandeln zu können. Lerne, wie man Dashboards erstellt, die den Usern schnell Einblicke und Antworten auf ihre Fragen liefern. Wir sammeln gemeinsam praktische Erfahrungen mit den wichtigsten Tools im Bereich Business Intelligence und Datenvisualisierung. Ausbildung data analyst. Damit bist du in der Lage, in jedem Unternehmen zu starten und vom ersten Tag an zu überzeugen! Advanced Data Analytics / Maschinelles Lernen Den größten Einfluss auf das Geschäft haben Advanced Data Analytics Methoden. Clustering-Modelle, Vorhersagen und Prognosen nutzen komplexe Algorithmen und erfordern eine präzise Vorbereitung, um Geschäftsentscheidungen sinnvoll zu unterstützen.
Dieses Zertifikat bescheinigt Ihnen den Erwerb von Fachwissen auf universitärem Niveau und die Wertigkeit von insgesamt 15 Credit Points. Diese können Sie sich an Universitäten auf ein geeignetes Studium anrechnen lassen, an der Leuphana Professional School beispielsweise auf den berufsbegleitenden Master Data Science. Wenn Sie keine Prüfungsleistungen erbringen möchten, erhalten Sie am Ende des Studiums Data Analytics eine Teilnahmebescheinigung, die Ihre Weiterbildungsteilnahme bestätigt. Bitte beachten Sie, dass in diesem Fall keine Credit Points erworben werden. ©Leuphana Professional School, exklusiv für Data Science und Data Analytics zu verwenden Weiterbildung Data Analytics im Zertifikatsstudium Gute Gründe für eine Weiterbildung Data Analytics Warum lohnt sich eine Weiterbildung Data Analytics an der Leuphana Professional School? Wo Datenbergsteiger hoch hinaufkommen. Data Literacy als unverzichtbare Schlüsselkompetenz im Prozess der Digitalisierung Vermittlung wesentlicher Fähigkeiten für einen kompetenten und sachgerechten Umgang mit Daten Erwerb anwendungsorientierter Kenntnisse für vielfältige Jobperspektiven in einem breiten Arbeitsfeld Optimale Grundlage für die eigene Weiterqualifikation im Bereich der Datenwissenschaften, bspw.
/ Gemeinsame Projektarbeit, selbständiges Erarbeiten von Themen. DEINE COACHES SIND FÜR DICH DA Head Coach Data Analytics Andrew Emmett Andrew bringt über 15 Jahre Branchenerfahrung mit zu neuefische. In dieser Zeit hat er sowohl mit großen und kleinen Unternehmen gearbeitet, darunter mit internationalen Marken wie Maersk und Suntory. Zuletzt war er Head of Analytics des schnell wachsenden Mobility-Startups Free Now. Ausbildung zum Data Scientist | Bitkom Akademie. In seiner Karriere bewegte er sich immer an der Schnittstelle zwischen Analytics und Management und fungierte als Bindeglied zwischen geschäftlicher Entscheidungsfindung und Datentechnologie. "In jeder Krise liegt auch eine Chance" ist sein Motto - und das lebt er auch selbst. Während der Globalen Finanzkrise nutze Andrew die Chance, um seinen Master-Abschluss in Supply Chain Management an der University of Sydney zu machen. Und auch aus dem Corona Lockdown in 2020 holte er das Beste heraus und besuchte das Data Science Bootcamp bei neuefische. Das Bootcamp Modell und das gesamte Team gefielen ihm so gut, dass er sich entschloss, einen Kurs zu entwickeln, der auf seinem eigenen Fachwissen über Data Analytics und datengesteuerte Geschäftsentscheidungen basiert.
Der Lehrgang richtet sich an Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, erste Erfahrungen im Umgang mit Daten z. B. in Tabellenkalkulationsprogrammenwie MS-Excel sollten jedoch vorhanden sein. Unterrichtszeiten Zentrale Durchführung mit erfahrenen Online-Trainern und renommierten Fachexperten. Abwechslungsreiches Blended-Learning-Konzept für optimale Lernerfolge. Fünf Trainingsmodule mit ca. 57 Lehrgangsstunden als Live-Online-Training sowie ca. 17 Stunden als modulbegleitendes Selbstlernstudium. Was ist und was macht ein Data Analyst? (Alle Infos hier) | Jobted. Modul 1: Grundlagen der Data Analytics – der ETL-Prozess Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über den Lehrgang. Sie lernen Dozenten, Struktur und Ziele des Lehrgangs kennen. Außerdem erhalten sie Methodenwissen dazu, wie Tools und Plattformen zu bedienen sind. Aufgaben und Funktionen der Data Analytics kennen Visuelle Analytics-Werkzeuge verstehen und sicher anwenden Den ETL-Prozess verstehen und anwenden Mit explorativer Datenanalyse Daten verstehen und visualisieren Datenprozesse effizient organisieren und verständlich dokumentieren Modul 2: Visuelle Analyse und Reporting – Einstieg in BI-Tools Die Teilnehmer erlangen ein grundlegendes Verständnis zu Funktionen und Aufgaben von Business Intelligence Tools.
Meine Großeltern haben da größere Probleme, die konnten mit der Vorstellung von mir als Wetterfee mehr anfangen. Wenn man sie heute fragt, was ich mache, würden sie antworten "irgendwas mit Daten". bento: Und was machst du genau? Victoria: Mein Job ist es, Daten zu aufzubereiten, auszuwerten und die betriebswirtschaftlichen Zusammenhänge herzustellen. Also aus Zahlen Handlungsempfehlungen für das Unternehmen zu ziehen. Welche Daten wie ausgewertet werden, kommt ganz darauf an, wo wissenschaftliche Datenanalyse eingesetzt wird. Ich bin für den Bereich Marketing zuständig und analysiere unter anderem, wie Kunden auf unsere Werbung reagieren. bento: Und warum ist dein Job wichtig? Victoria: Unternehmen müssen die Bedürfnisse ihrer Kundinnen und Kunden kennen – und zwar im Idealfall besser als die Konkurrenz und früher als die Kundin oder der Kunde selbst. Eine wissenschaftliche Datenanalyse macht das möglich. bento: Wie sieht ein typischer Arbeitstag von dir aus? Victoria: Morgens checke ich meine E-Mails und meinen Kalender und bekomme so einen Überblick über meinen Tag.
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