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Schulungsübersicht

Einführung in die Werkzeuge der Datenanalyse

  • Überblick über Python, R, Power Query und Power BI
  • Einsatzmöglichkeiten der Datenanalyse in verschiedenen Branchen
  • Einrichtung der Tools sowie Umgebung

Datenbereinigung und -vorbereitung

  • Verwendung von Python-Bibliotheken (Pandas) zur Datensäuberung
  • Bereinigung und Transformation von Daten mit Power Query
  • Umgang mit fehlenden Daten sowie Unstimmigkeiten

Statistische Analyse mit R

  • Grundlegende statistische Funktionen sowie Datenverarbeitung in R
  • Explorative Datenanalyse
  • Erstellung und Interpretation von statistischen Modellen

Datenintegration und -transformation

  • Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe von Power Query
  • Zusammenführung von Workflows zwischen Python, R und Power BI
  • Sicherstellung der Datenkonsistenz und -qualität

Visualisierung von Daten mit Power BI

  • Erstellung dynamischer Dashboards sowie ansprechender Visualisierungen
  • Identifizierung von Trends und Erkenntnissen mithilfe von Power BI
  • Freigabe und Veröffentlichung von Berichten

Praktische Anwendungen und Branchenbeispiele

  • Reale Fallstudien zur Datenanalyse
  • Erstellung von Arbeitsabläufen für typische Geschäftsszenarien
  • Ein praktisches Projekt zum Vertiefen des Gelernten

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grunzwissen in Statistik
  • Kenntnisse im Umgang mit Tabellenkalkulationen sowie Dateneingabe
  • Keine vorherigen Programmierkenntnisse erforderlich

Zielgruppe

  • Geschäftsanalysten
  • Datenfachleute
  • Projektmanager
  • Verwaltungsmitarbeiter
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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