Business Intelligence Analyst

Kurs-ID 7669-0103-20230227
Datum 27.02.2023 bis 14.07.2023
Dauer 20 Wochen
Unterrichtszeiten Montag bis Freitag von 08:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
Kosten k. A.
Zielgruppe <p>Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation.</p>
Voraussetzung Kenntnisse in relationalen Datenbanken werden vorausgesetzt.
Abschluss Zertifikat/Teilnahmebestätigung
Förderung Arbeitsagentur, Jobcenter, Beschäftigungs- und Qualifizierungsgesellschaften, BFD, DRV
Präsenzkurs Keine Angabe.
mind. Teilnehmerzahl 6
max. Teilnehmerzahl 25
URL des Kurses Details beim Anbieter
Anmelde URL des Kurses Direkte Anmeldung beim Anbieter
spezielles Angebot für Dozenten Nein.
Veranstaltungsort
 
alfatraining Bildungszentrum GmbH
Martinstr. 42-44
73728 Esslingen

 

AbendkursBildungsgutscheinBarierrefreier Zugang
NeinJaNein

 

Beschreibung
Business Intelligence Analyst:

Statistik
Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)
Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus)
Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwerte, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots)
Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme)
Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Signifikanz, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs)

Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)
z- und t-Test für eine Stichprobe (Abweichung von einem vorgegebenen Wert)
t-Test für den Mittelwertsunterschied von zwei unabhängigen/ verbundenen Stichproben
Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)
Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonnet-Test, Signifikanztest für Korrelationen)
Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test
Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen mit Assoziationsmaße)

Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 5 Tage)
Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (einfache und balancierte ANOVA)
Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines Lineares Modell)
Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren
Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)
Interaktionsanalyse (Analyse von Wechselwirkungseffekten)
Trennschärfe und Poweranalyse bei Varianzanalysen

Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)
Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne

Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse


Mathematische Modellierung mit MATLAB und Simulink
Grundlagen MATLAB (ca. 2 Tage)
MATLAB-Oberfläche
Auslesen von Daten aus einer Datei
Variablen, Arrays, Operatoren, Grundfunktionen
Grafische Darstellung von Daten
Anpassen von Diagrammen
Exportieren von Grafiken

Variablen und Befehle (ca. 2 Tage)
Relationale und logische Operatoren
Mengen, Mengen bei 2D Körpern (Polyshape)
Durchführung mathematischer und statistischer Berechnungen mit Vektoren
Grafiken in der Statistik

Analyse und Visualisierung (ca. 1 Tag)
Erstellen und Verändern von Matrizen
Mathematische Operationen mit Matrizen
Grafische Darstellung von Matrixdaten
Matrixanwendungen: Abbildungen, Rotation,
Lineare Gleichungssysteme, Least Square Verfahren

Datenverarbeitung (ca. 1 Tag)
Datentypen: Structure Arrays, Cell Arrays, String vs. Char, Categorical, Datetime u.v.m.
Anlegen und Organisieren tabellarischer Daten
Bedingte Datenauswahl
Importieren/Exportieren mit Matlab:
Ordnerstrukturen, .mat-Daten, Tabellendaten,
Fließtexte

MATLAB-Programmierung (ca. 3 Tage)
Kontrollstrukturen: Schleifen, if-else, Exceptions
Funktionen
Objektorientierte Programmierung
App Design

Simulation in MATLAB (ca. 5 Tage)
Numerische Integration und Differenziation
Grundlagen der Simulation gewöhnlicher Differentialgleichungen, Matlab ODE und
Solveroptionen.
Simulationstechnik in Matlab: Eingabeparameter, Dateninterpolation, Simulationsstudien
Simulationssteuerung: Eventfunctions (Zero Crossing), Outputfunctions.
Anwendungsbeispiele: z.B.: Simulation eines Elektromotors, Simulation einer Rakete

Simulink (ca. 4 Tage)
Grundlagen in Simulink: Schaubilder, Funktionen, Signale und Differentialgleichungen
Funktionen, Subsysteme und Bibliotheken
Import/Export, Lookup-Tabellen, Regelung
Zero-Crossing, Automatisierung von Simulationsaufgaben (Matlab Zugriff),
Anwendungsbeispiele: z.B. Simulation eines Flugzeugtriebstrangs

Projektarbeit (ca. 2 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse


Programmierung mit Python
Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Geschichte, Konzepte
Verwendung und Einsatzgebiete
Syntax

Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)
Zahlen
Zeichenketten
Datum und Zeit
Standardeingabe und -ausgabe
list, tuple dict, set
Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)

Funktionen (ca. 5 Tage)
Eigene Funktionen definieren
Variablen
Parameter, Rekursion
Funktionale Programmierung

Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)
try, except
Programmunterbrechungen abfangen
Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)
Python-Klassen
Methoden
Unveränderliche Objekte
Datenklasse
Vererbung

Grafische Benutzeroberfläche (ca. 1 Tag)
Buttons und Textfelder
grid-Layout
Dateiauswahl

Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse


Data Engineer
Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)
Aufgaben eines Data Engineers
Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten
OLAP
OLTP

Anforderung von Daten (ca. 2 Tage)
Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse
Einführung/Modellierung in der UML
- Use-Case Analyse
- Klassendiagramme
- Aktivitätsdiagramme
- Modellierung mit ERM

Datenbanken (ca. 2 Tage)
Grundlagen von Datenbanksystemen
Einführung/Modellierung in der UML
Architektur von Datenbankmanagementsystemen
Praktische und theoretische Einführung in SQL
Verwendung von Datenbanken (SQLite, PostgreSQL)
Grenzen von Relationalen Datenbanken

Data Warehouse Modellierung (ca. 4 Tage)
Star Schema
Snowflake Schema
Galaxy Schema
Data Vault 2.0
- Hubs
- Satellites
- Links im Raw- und Business Vault
- Hash Key
- Hash Diff
Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 (Restating, Stacking, Reorganizing, Mini Dimension und Typ 5
Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und subdimensions
Vergleich von state und transaction oriented Faktentabellen
Density und Storage vom DWH

ETL (ca. 5 Tage)
Data Cleansing
- Null Values
- Aufbereitung von Daten
- Harmonisierung von Daten
- Anwendung von Regular Expressions
Datensicherheit/Datenschutz
Data Understanding
- Datenvalidierung
- Statistische Datenanalyse
Praktischer Aufbau von ETL-Strecken
Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells - Business und Raw Vault
Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren
json
csv

Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse


Data Analytics
Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)
CRISP-DM Referenzmodell
Data Analytics Workflows
Begriffsabgrenzung Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning
Anforderungen und Rolle im Unternehmen des Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts
Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Datentypen
Funktionen

Datenanalyse (ca. 3 Tage)
Zentrale Python-Module im Kontext Data Analytics (NumPy, Pandas)
Prozess der Datenaufbereitung
Data Mining Algorithmen in Python

Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)
Explorative Datenanalyse
Insights
Datenqualität
Nutzenanalyse
Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express

Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Big Data Architekturen
Relationale Datenbanken mit SQL
Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken
Business Intelligence
Datenschutz im Kontext der Datenanalyse

Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)
MapReduce-Ansatz
Spark
NoSQL

Dashboards (ca. 3 Tage)
Bibliothek: Dash
Aufbau von Dashboards – Dash Components
Customizing von Dashboards
Callbacks

TextMining (ca. 1 Tag)
Data Preprocessing
Visualisierung
Bibliothek: SpaCy

Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse

 

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