Statistik + Big Data + Datenanalyse + Power BI
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Analyse und Auswertung großer Datenmengen. Die Teilnehmenden lernen, wie sie mithilfe statistischer Methoden und moderner Tools, wie Power BI, fundierte Entscheidungen treffen können. Verschiedene Datenquellen werden erschlossen und analysiert.
Modul 1: Einführung in die Statistik
Modul 2: Big-Data-Grundlagen und Analyseprozesse
Modul 3: Datenanalyse und datengetriebene Auswertungssysteme
Modul 4: Datenimport und Modellbildung in Analyseumgebungen
Modul 5: REST-API für automatisierte Datenverarbeitung
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.
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.
REST-API für automatisierte Datenverarbeitung- REST API Grundlagen: Aufbau von Schnittstellen, Zugriff auf Datenquellen und Einbindung in datenbasierte Webanwendungen.
- Datenabruf mit Python: Nutzung von REST API Python zur Abfrage externer Daten und Übergabe in automatisierte Prozesse.
- Anbindung externer Quellen: Integration strukturierter Datenquellen und Weiterverarbeitung großer Datenmengen.
- Schnittstellen für KI-Prozesse: Verbindung von REST API, Machine Learning und Webscraping zur Datenanalyse.
Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, große Datenmengen zu analysieren und mittels Power BI und REST-API in betriebliche Prozesse zu integrieren, um fundierte Entscheidungen zu unterstützen.
