Statistik und Big Data: Datensätze und statistische Auswertung

Statistik + Big Data + Datenanalyse + Power BI



Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse zur Analyse und Auswertung großer Datenmengen im Kontext von Business Analytics. Dabei werden statistische Methoden und Big-Data-Technologien eingesetzt, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.



Modul 1: Statistik in Datenanalyse und Auswertung
Modul 2: Big Data im Business-Analytics-Umfeld
Modul 3: Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt
Modul 4: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
Modul 5: Statistische Auswertung mit Microsoft Power BI



Statistik in Datenanalyse und Auswertung

• Verfahren und Konzepte: Einsatz statistischer Methoden zur Auswertung von Datenquellen, Datenmengen und Analyseprozessen.


• Datenverteilung verstehen: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Darstellung statistischer Zusammenhänge und Muster.


• Anwendung im Analyseumfeld: Statistik als Bestandteil von Datenanalyse, Big Data Analyse und Business Analytics.


• Verknüpfung mit Tools: Einsatz von Pivot-Tabellen, Datenquellen und Power BI zur statistischen Datenauswertung und Interpretation.

Big Data im Business-Analytics-Umfeld

• Big-Data-Strukturen: Analyse großer Datenbestände mit Fokus auf Big-Data-Statistiken, Datenanalyse und digitale Transformation.


• Business-Analytics-Tools: Nutzung von Business-Analytics-Prozessen und Big-Data-Methoden zur Bewertung betrieblicher Fragestellungen.


• Verarbeitung in Power BI: Einsatz von Power-BI-Grundlagen zur Aufbereitung von Daten und Visualisierung von Big Data für Data Analysts.


• Analyseergebnisse berichten: Umsetzung von Big-Data-Präsentationen in Power-BI-Berichten und Nutzung im Business-Analyse-Kontext.

Datenanalyse für die digitale Arbeitswelt

• Grundlagen der Datenanalyse: Statistik, Datenanalyse-Methoden, Data Literacy und datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen.


• SQL & Power BI in Aktion: Datenaufbereitung, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Power BI Visualisierungen für Analysen.


• Berufsperspektiven im Data-Umfeld: Data Analyst, Business Analyst & Data Scientist – Einstieg, Tools und gefragte Kompetenzen.


• Datenauswertung in der Praxis: Boxplot, Histogramm, Data Storytelling & Big Data Analytics für geschäftsrelevante Insights.

Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen

• Datenquellen erschließen: Import strukturierter Datenquellen zur Vorbereitung statistischer und analytischer Auswertungen.


• Modellierung von Datenstrukturen: Entwicklung logischer Datenmodelle für Business Analytics und Big Data Analyseverfahren.


• Power BI Dataflows: Nutzung von Power BI zur Anbindung externer Datenquellen und Erstellung modellbasierter Datenanalysen.


• Anwendung in der Analyse: Datenmodellierung für Pivot-Tabellen, Visualisierung und Statistik im Analysekontext.

Statistische Auswertung mit Microsoft Power BI

• Daten statistisch analysieren: Einsatz von Power BI Statistik zur Auswertung großer Datenmengen und Erstellung datenbasierter Berichte.


• Diagrammtypen nutzen: Anwendung von Scatterplot, Histogramm Statistik und Pivot Tabellen für statistische Visualisierungen.


• Aufbereitung für Analysen: Datenaufbereitung, Datenmenge Tabelle und Datenmodellierung zur Unterstützung der Datenauswertung.


• Automatisierte Prozesse: Einsatz von Power BI Dataflows, Power BI Skript und DAX Funktionen zur Analyseautomatisierung.

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, statistische Methoden und Big-Data-Technologien im Kontext von Business Analytics anzuwenden, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu visualisieren.