Statistik: Datenmengen und analytische Grundmethoden

Statistik + Big Data + Datenanalyse + Power BI



Diese Weiterbildung vermittelt grundlegende Kenntnisse in der Analyse und Interpretation großer Datenmengen. Die Teilnehmenden lernen, Datenquellen zu nutzen, statistische Methoden anzuwenden und Big Data Analytics in Entscheidungsprozessen zu integrieren.



Modul 1: Einführung in die Statistik
Modul 2: Big-Data-Grundlagen und Analyseprozesse
Modul 3: Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
Modul 4: Datenstrukturierung – Systematische Organisation von Datenbeständen



Einführung in die Statistik

• Statistische Grundlagen verstehen: Einführung in deskriptive Statistik, Datenkompetenz und grundlegende Analysemethoden für Datenanalyse.


• Daten auswerten & interpretieren: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Verteilungserkennung und Musteranalyse.


• Arbeiten mit Datenquellen: Aufbau und Analyse von Pivot-Tabellen, Umgang mit großen Datenmengen und statistischer Datenauswertung.


• Anwendung im Analysekontext: Statistiken erstellen, Datenquellen bewerten und Big Data Analytics für fundierte Entscheidungen nutzen.

Big-Data-Grundlagen und Analyseprozesse

• Big-Data-Konzepte: Einführung in big data sets, datenanalyse methoden und deren Einsatz in unternehmensbezogenen Analyseprozessen.


• Analyse digitaler Datenmengen: Anwendung von statistik big data und big data analyse im Rahmen betrieblicher Entscheidungsprozesse.


• Anbindung und Aufbereitung: Nutzung von datenquellen und datenaufbereitung für Analysen in Microsoft Power BI und Power BI Service.


• Visualisierung großer Datenmengen: Erstellung interaktiver Power BI Reports zur Auswertung und Präsentation komplexer Datensätze.

Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme

• Statistische Grundlagen, Datenanalyse, Big Data Analytics und Methoden zur systematischen Informationsgewinnung.


• Power BI, Pivot Tabellen und SQL zur Datenmodellierung, Datenaggregation und digitalen Analyseprozessen.


• Arbeitsfelder in der digitalen Transformation: Aufgaben und Kompetenzen für Analysten und Datenexperten.


• Visualisierungstechniken mit Boxplot, Histogramm, MS Power BI und datenbasierten Reports zur Ergebnisinterpretation.

Datenstrukturierung – Systematische Organisation von Datenbeständen

• Einführung in Datenstrukturen, Datenquellen und digitale Konzepte zur strukturierten Datenmodellierung und Aufbereitung.


• Praktischer Einsatz von SQL, Pivot Tabellen und Power BI Datenaufbereitung zur Aggregation und Analyse großer Datensätze.


• Methoden zur Verwaltung, Dokumentation und Integration von Datenmodellen im Kontext von Datenmanagement und Datenanalyse.


• Erstellung analytischer Datenmodelle für Business Analytics, Power BI Berichte und strukturierte Datenauswertung.

Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden die Anwendung von Statistik, Big Data Analytics und Power BI zur Erstellung und Interpretation von Datenmodellen in verschiedenen unternehmerischen Kontexten.