Data Analyst / Data Scientist
Daten sind das Gold der Zukunft. Lernen Sie, wie Sie riesige Datenmengen mit SQL, Python, PowerBI und Tableau analysieren, visualisieren und daraus gewinnbringende Strategien für Unternehmen ableiten.
Inhalte der Weiterbildung
Unternehmen sammeln heute mehr Daten als je zuvor – können diese aber oft nicht richtig auswerten. Werden Sie zu dem Experten, der aus einem Chaos an Rohdaten klare, visuelle und wirtschaftlich nutzbare Handlungsempfehlungen generiert.
Diese Weiterbildung kombiniert technisches Werkzeug (Programmiersprachen) mit strategischer Geschäftsanalyse (Business Intelligence).
Datenbanken & SQL
- Datenabfrage: Komplexe Datenbanken sicher mit SQL (Structured Query Language) auslesen.
- Data Cleaning: Bereinigen von fehlerhaften oder unvollständigen Datensätzen.
- Strukturierung: Daten zusammenführen (Joins) und für die Analyse vorbereiten.
Programmierung (Python)
- Grundlagen: Python als wichtigste Programmiersprache für Data Science erlernen.
- Bibliotheken: Sicherer Umgang mit Pandas, NumPy und SciPy zur Datenmanipulation.
- Automatisierung: Wiederkehrende Analyse-Prozesse durch Skripte automatisieren.
Datenvisualisierung (BI)
- Business Intelligence: Professionelle Nutzung von Microsoft Power BI und Tableau.
- Dashboards: Interaktive und verständliche Dashboards für das Management entwerfen.
- Storytelling: Daten so aufbereiten, dass sie eine klare, verständliche Geschichte erzählen.
Maschinelles Lernen (Basis)
- Prädiktive Analyse: Grundlagen von Vorhersagemodellen (Predictive Analytics).
- Machine Learning: Einsatz von Scikit-Learn für einfache Klassifizierungen und Regressionen.
BIG Plus: Statistik & Ethik
Wir bringen Ihnen nicht nur die Software bei, sondern das mathematische und ethische Fundament dahinter:
- Grundlagen der deskriptiven Statistik (Mittelwerte, Varianzen)
- A/B-Testing und Signifikanzprüfungen in der Praxis
- Datenschutz und Anonymisierung von Nutzerdaten
- Vermeidung von "Data Bias" in Analysen
Das Ziel der Weiterbildung ist es, Sie als vollwertiges Mitglied in ein Daten-Team oder als Schnittstelle zum Management (Data Translator) zu qualifizieren.
- Zertifizierung: Nach erfolgreicher Teilnahme erhalten Sie ein aussagekräftiges Trägerzertifikat über Ihre Tools und Fähigkeiten.
- Portfolio-Aufbau: Im Verlauf des Kurses erstellen Sie echte, funktionierende Dashboards und Analysen, die Sie bei Bewerbungen vorzeigen können.
- Strategische Kompetenz: Sie lernen, Daten nicht nur zu sammeln, sondern kritisch zu hinterfragen und wirtschaftlich einzuordnen.
Die Datenanalyse ist längst kein reines IT-Thema mehr. Sie erfordert Geschäftsverständnis, Neugier und die Fähigkeit, Muster zu erkennen.
Sie haben als Controller oder in der Buchhaltung gearbeitet und möchten Excel nun durch mächtigere Werkzeuge wie Python und BI-Tools ersetzen.
Werten Sie Kundenverhalten, Conversion-Rates und Kampagnen noch tiefer aus, um Budgets effizienter zu verteilen.
Bringen Sie Ihr analytisches Denken aus dem Studium in eine extrem praxisnahe, lukrative und sofort gefragte Weiterbildung ein.
Sie haben Freude an Detektivarbeit? Ein Data Analyst sucht in riesigen Datenbergen nach dem einen Detail, das den Umsatz steigert.
- Ausgeprägtes logisches, analytisches und mathematisches Verständnis.
- Sicherer Umgang mit dem PC und hohe Internetaffinität (erste Erfahrungen mit Excel-Formeln sind ein großes Plus).
- Gute bis sehr gute Deutschkenntnisse (Niveau B2/C1).
- Englisch-Grundkenntnisse, da Programmiersprachen und Software (Python, SQL) auf Englisch basieren.
Datenanalyse lernt man nur durch das "Wühlen" in echten Datensätzen. Wir setzen auf 100% Praxisbezug:
Wir arbeiten an echten, teilweise riesigen und unstrukturierten Open-Source Datensätzen, um den Arbeitsalltag perfekt zu simulieren.
Erfahrene Dozenten aus der Data-Science-Branche führen Sie live im virtuellen Klassenzimmer durch die Tools und stehen für jede Frage bereit.
Lernen Sie hochkonzentriert in unserem Schulungszentrum in Regensburg oder profitieren Sie von der Flexibilität und nehmen komplett von zu Hause aus teil.
Der Harvard Business Review nannte Data Scientist einst "den sexiest Job des 21. Jahrhunderts". Tatsächlich gibt es kaum einen Bereich, der aktuell ein so hohes Wachstum an offenen Stellen und Gehältern verzeichnet.
Realistische Gehaltsaussichten für Analysten
Branchen, die händeringend suchen:
- Finanz- und Versicherungswesen (Risikobewertung, Betrugserkennung).
- E-Commerce und Retail (Kaufverhalten, Logistikoptimierung).
- Automobilindustrie und Produktion (Predictive Maintenance).
- Gesundheitswesen und Forschung.
"Machen Sie aus Rohdaten den Treibstoff für Erfolg."
Förder-Check
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