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)