Data-Analyst (IHK)

Veranstaltungsziel

Der Lehrgang wird in Kooperation mit didaris.com angeboten und findet im Live-Online-Unterricht statt. Um an den Gruppenarbeiten effektiv mitzuarbeiten, ist es sinnvoll, ein Headset zu den Live-Online-Terminen zu verwenden.

Daten sind der Treibstoff für die Digitalisierung der Wirtschaft. Allerdings können Unternehmen erst dann Fahrt aufnehmen, wenn sie über eigene Fachleute verfügen, die
    - bereits vorhandene Produktions-, Kunden- oder Markt-Daten strukturieren und auswerten können,
    - über geeignete Methoden zur Erhebung zusätzlich erforderlicher Daten verfügen und insgesamt
    - die großen Potenziale datengestützter Analysen und Prozesse für die Wertschöpfung erschließen können.

Der Lehrgang qualifiziert datenaffine Fachkräfte branchenunabhängig dazu, diese Analytik und daraus hervorgehende Datenprojekte im Unternehmen zu implementieren. Wer im Wettbewerb von heute vorne mitfahren will, muss die Daten verstehen und richtig nutzen. Der praktische Teil umfasst die Umsetzung von Extract-Transform-Load-Prozessen in weit verbreiteten Business Intelligence Tools.

Inhalt

Eingangsvoraussetzungen für den Kurs
Den bestmöglichen Nutzen können Teilnehmende erzielen, die folgende Voraussetzungen mitbringen:

• Neugier auf berufliche Nutzungsmöglichkeiten digitaler Tools
• IT-Grundkenntnisse im beruflichen Umfeld
• Interesse an Datenprozessen
• Erfahrungen im Umgang mit Daten in Tabellenkalkulationsprogrammen
• Erste Erfahrungen in der datenbezogenen beruflichen Praxis und ein Grundverständnis für Daten und Datenbearbeitung
• Programmierkenntnisse sind nicht notwendig

Ihre berufliche Weiterbildung kann unter bestimmten Voraussetzungen über QualiScheck (Individuelle Förderung) oder Betriebliche Weiterbildung (Firmenförderung) gefördert werden. Dadurch können Sie finanzielle Unterstützung für die Lehrgangskosten erhalten. Informieren Sie sich rechtzeitig über die individuellen Fördermöglichkeiten und Voraussetzungen.

1. Grundlagen Data Analytics - ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load)Überblick zu Data Analytics

• Handhabung von visuellen Analytics-Werkzeugen
• Datenim- und -export
• Explorative Datenanalyse
• Daten bearbeiten und transformieren
• Dokumentation und Organisation von Workflows

• Grundzüge der visuellen Analyse und des Reportings
• Daten importieren, kombinieren und formatieren
• Graphen und Ansichten
• Daten filtern und Berechnungen durchführen
• Datenexport, Dashboards und Storys

• Arbeiten mit Datenbanken
• Maschinelles Lernen
• Workflow-Kontrollstrukturen
• Schnittstellen und Einbettungen
• Workflow-Optimierung

• Datenprojekte bewerten
• Datenprojekte planen und organisieren
• Datenprojekte formulieren und visualisieren

• Anwendungsfall aus der betrieblichen Praxis
• Planung, Umsetzung und Ausführung eines Datenmodells

Zielgruppe

Daten und Termine zur Veranstaltung