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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
Erfahrungsberichte (2)
So nutzen Sie Beziehungen in Power BI und der Unterschied zwischen Spalten und Messwerten
LEUNG Chun Hei - HAESL
Kurs - Advanced Power BI: Data Modeling, DAX, and Enhanced Analytics
Maschinelle Übersetzung
Method of training.