Kursbeschreibung

Auftaktveranstaltung:

• Technik Check
• Teilnehmererwartungen
• Einführung in das Lernprogramm

Modul 1: Grundlagen der Data Analytics - der ETL-Prozess

• Aufgaben und Funktion der Data Analytics
• Visuelle Analytics-Werkzeuge nutzen
• Datenprozesse organisieren und dokumentieren

Modul 2: Visuelle Analyse und Reporting - BI-Tools

• Aufgaben und Funktionen visueller Analysen und Reportings kennenlernen
• BI-Tools sicher nutzen
• Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren

Modul 3: Data Analytics für Fortgeschrittene - Datenbanken, Machine Learning, Workflow Control

• Mit Datenbanken souverän arbeiten
• Maschinelles Lernen und seine Potenziale verstehen
• Datenmodelle für maschinelles Lernen entwickeln
• Methoden für das Workflow Control anwenden

Modul 4: (Eigene) Datenprojekte - bewerten, planen, umsetzen

• Planung und Kommunikation von Datenprojekten
• Projektparameter und -ziele transparent vermitteln
• Agile Methoden für mehr Projekteffizienz

Modul 5: Praxistraining

• Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden
• Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungspotenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen

zzgl. Selbstlernstudium (ca. 16 Unterrichtseinheiten)