Data Analyst (TÜV)

Grundlagen der Datenanalyse und Statistik

• Definitionen und Grundbegriffe

• Statistische Grundlagen: deskriptive Statistik (Mittelwerte, Median, Varianz, Standardabweichung)

• Interpretation von Ergebniskennzahlen: Korrelation, Regression, Signifikanztests

• Identifikation und Umgang mit Ausreißern und Anomalien

• Explorative Datenanalyse (EDA): Methoden zur Mustererkennung und Hypothesenbildung

Datenmanagement

• Relationale und nicht-relationale Datenmodelle: Wann eignen sich welche Strukturen?

• Datenpipelines: Aufbau und Optimierung automatisierter Datenverarbeitungsprozesse

• Datenqualität: Bereinigung, Konsistenz und Dokumentation

• Governance und Compliance: DSGVO, Data Governance und aktuelle Regulierungen

Python für Data Analytics

• Datenaufbereitung: Einlesen, Validierung und Transformation

• Statistische Berechnungen: Ermittlung zentraler Kennzahlen und Ableitung erster Hypothesen

• Best Practices für strukturierte und gut wartbare Python-Skripte

Ablauf von Datenanalyse-Projekten

• Strukturierter Ablauf eines Data-Analytics-Projekts (Datenerfassung, Bereinigung, Analyse, Modellierung, Visualisierung)

• Best Practices und Scoping: Zieldefinition, Ressourcenplanung, Risikomanagement

• Kollaboration mit interdisziplinären Teams

• Projektrisiken und Erfolgsfaktoren in Analytics-Projekten

Data Storytelling:

• Auswahl geeigneter Visualisierungsformen

• Storytelling-Techniken: wie komplexe Analysen verständlich und ansprechend vermittelt werden

• Zielgruppenorientierung: Ergebnisse passgenau für Stakeholder aufbereiten

• Fehlerquellen und Unsicherheiten in Analysen verständlich kommunizieren

Data-Driven Company

• Handlungsempfehlungen aus Analysen: wie Daten Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen übersetzen

• Bewertung von Optimierungspotenzialen: datenbasierte Identifikation von Geschäftsverbesserungen

• Integration von Data-Driven Thinking: Geschäftsprozesse und Unternehmenskultur datenzentriert gestalten

Wir setzen ausschließlich browserbasierte Tools (bspw. edudip next, BigBlueButton oder MS TEAMS) im Rahmen unserer Webinare ein. Es sind somit keine Installationen im Vorfeld notwendig. Zur Teilnahme an unseren Webinaren benötigen Sie:

• eine Internetverbindung mit mind. 6000er-DSL-Leitung. Wir empfehlen die Nutzung eines LAN-Kabels.
• einen aktuellen Webbrowser (Firefox, Google Chrome, Edge, Safari). Bitte beachten Sie, dass eine Teilnahme über den Internet Explorer nicht möglich ist.
• ein audiofähiges Endgerät (PC oder Laptop) mit Lautsprecher/Kopfhörer, Mikrofon und Webcam.

Als Abschluss des Seminars ist eine schriftliche Prüfung vorgesehen. Zur Teilnahme ist eine separate Anmeldung erforderlich. Es entstehen zusätzliche Prüfungsgebühren. Bitte beachten Sie den Leitfaden und die Prüfungsordnung. Nach bestandener Prüfung erhalten Sie ein Zertifikat der TÜV NORD CERT.