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Schulungsübersicht

Teil 1: Grundlagen der Python-Programmierung für die Analyse (3,5 Stunden)

·       Modul 1: Das Umfeld der Datenanalyse (45 Minuten)

o   Warum Python? Ein Vergleich von Python mit Excel und SQL in wissenschaftlichen Forschungsvorhaben.

o   Einstieg in die Arbeit: Einführung zu Jupyter Notebooks sowie Google Colab.
Google Colab ist besonders einfach nutzbar, da keine Installation erforderlich ist; allerdings wird hierfür eine stabile Internetverbindung benötigt.
Falls möglich, können die Teilnehmer auch Jupyter Notebooks installieren, um einen noch reibungsloseren Arbeitsfluss zu erreichen.

·       Modul 2: Die Bausteine der Datenverarbeitung (60 Minuten)

o   Variablen, Datentypen (Zeichenketten, Ganzzahlen, Fließkommazahlen) sowie grundlegende Logik.

o   Verständnis von Listen und Wörterbüchern – wie Python Informationen speichert.

·       Modul 3: Praktische Demonstration und Übungen mit Python zur Datenanalyse (75 Minuten)

o   Einführung zu Pandas – dem gängigsten Werkzeug für das Verarbeiten von Daten.

o   Praxisübung: Einlesen einer CSV-Datei, Filtern der Daten sowie Berechnung grundlegender Statistiken.

Teil 2: Einführung in Business Analytics (2 Stunden)

·       Modul 4: Die analytische Denkweise – das Konzept „Fragen stellen – analysieren – handeln“. Wie man geschäftliche Fragestellungen formuliert, die sich mit Daten beantworten lassen.

·       Modul 5: Deskriptive vs. prädiktive Analyse – ein allgemeiner Überblick dazu, wie Trends erkannt und Anomalien im Finanzkontext identifiziert werden.

·       Modul 6: Vermittlung von Ergebnnissen – Prinzipien der datengestützten Kommunikation, um technische Auswertungen in praxisorientierte Entscheidungsvorschläge für Führungskräfte zu überführen.

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Datenanalyse
  • Erfahrung im Umgang mit Datenerarbeitung

 7 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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