Kursbeschreibung

<b>Auftaktveranstaltung</b>
Technik-Check, Teilnehmererwartungen und Einführung in das Lehrgangsprogramm

<b>Grundlagen der Data Analytics – der ETL-Prozess</b>
Aufgaben und Funktion der Data Analytics, visuelle Analytics-Werkzeuge nutzen, Datenprozesse organisieren und dokumentieren

<b>Visuelle Analyse und Reporting – BI-Tools</b>
Aufgaben und Funktionen visueller Analysen und Reportings kennenlernen, BI-Tools sicher nutzen, Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren

<b>Data Analytics für Fortgeschrittene – Machine Learning, Workflow Control</b>
Mit Datenbanken souverän arbeiten, maschinelles Lernen und seine Potenziale verstehen, Datenmodelle für maschinelles Lernen entwickeln, Methoden für das Workflow Control anwenden

<b>Datenprojekte – bewerten, planen, umsetzen</b>
Planung und Kommunikation von Datenprojekten, Projektparameter und -ziele transparent vermitteln, agile Methoden für mehr Projekteffizienz

<b>Praxistraining</b>
Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden, Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungs­potenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen

<b>Abschlusstest</b>
Kurzpräsentation eines (eigenen) Data Analytics-Projekts sowie Diskussion und Abschlussgespräch (insg. ca. 45 Minuten). Es können Kleingruppen mit mehreren Teilnehmenden gebildet werden

Gemäß § 4 Nr. 22a) UStG umsatzsteuerfrei

Gesamtrechnung zahlbar nach Erhalt der Rechnung