Der Lehrgang besteht aus fünf aufeinander aufbauenden Modulen und schließt mit einem Zertifikatstest ab. Für die praktische Durchführung empfehlen wir einen zeitlichen Aufschlag von ca. 26 Stunden für Selbststudium und Vorbereitung des Abschlussmoduls einzuplanen. Modul 1: Grundlagen der Data Analytics - der ETL-Prozess Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über den Lehrgang. Sie lernen Dozenten, Struktur und Ziele des Lehrgangs kennen. Außerdem erhalten sie Methodenwissen dazu, wie Tools und Plattformen zu bedienen sind.
Aufgaben und Funktionen der Data Analytics Visuelle Analytics-Werkzeuge Der ETL-Prozess Explorative Datenanalyse Effiziente Organisation und verständliche Dokumentation von Datenprozessen
Modul 2: Visuelle Analyse und Reporting - Einstieg in BI-Tools Die Teilnehmer erlangen ein grundlegendes Verständnis zu Funktionen und Aufgaben von Business Intelligence Tools. Aufgaben und Funktionen von visueller Analyse BI-Tools verstehen und anwenden Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren
Modul 3: Data Analytics für Fotgeschrittene - Datenbanken, Machine Learning, Workflow Control Die Teilnehmer erhalten ein tieferes Verständnis, Methodenwissen und einen sicheren Umgang mit der Datenanalytik. Sie bekommen einen detaillierten Einblick in die verschiedenen Tools und Plattformen und in deren Bedienung. Anhand anschaulicher Datensätze lernen sie, Datenmodelle zu erstellen und zu optimieren.
Sicherer Umgang und Arbeiten mit Datenbanken Verschiedene Typen des maschinellen Lernens und deren Anwendungsgebiete Datenmodellierung und maschinelles Lernen, eigene Datenbankmodelle Methoden für Strukturierung und Kontrolle von Workflows
Modul 4: Datenprojekte - bewerten, planen und umsetzen Die Teilnehmer lernen Datenprojekte zu bewerten und zu begründen sowie anhand agiler Methoden in einzelnen Teilschritten und Versionen zu planen und durchzuführen. Dazu lernen sie Folgendes kennen:
Sichere Planung und richtige Argumentation von Datenprojekten Projektparameter und -ziele anschaulich formulieren und visualisieren Agile Methoden zur effizienten Realisierung flexibler Datenprojekte
Modul 5: Praktisch umsetzen - Datenprojekte planen, Modelle erstellen und Vorhersagen treffen Die Teilnehmer sind in der Lage, bei der Bearbeitung von betrieblichen Problemstellungen eigene Lösungsstrategien in der Datenanalyse zu entwicklen und umzusetzen. Sie nutzen Data Analytics für ihre eigene Weiterentwicklung. Folgende fachliche und methodische Kompetenzen werden aufgebaut:
Anwendung von Wissen über Data Analystics im beruflichen Kontext Darstellung und Formulierung von Anforderungen und Zielen für sich ständig ändernde Aufgabenstellungen Informationskanäle kennen, die einen Ausblick auf Weiterentwicklungen in der Datenanalytik geben Verbesserungspotenzial durch Datenanalytik erkennen und entsprechende Entwicklungen anstoßen
Abschluss der Qualifizierung Jeder Teilnehmer erhält
bei Nachweis der Anwesenheit in allen Modulen (Anwesenheit insgesamt nicht unter 80%) nach erfolgreicher Erarbeitung und Präsentation einer Projektarbeit und nach einem erfolgreich geführten Fachgespräch
ein IHK-Zertifikat (in deutscher und englischer Sprache) mit der Bezeichnung: Data Analyst IHK
Dauer/zeitlicher Ablauf:
57
Teilnahmevoraussetzungen:
Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, erste Erfahrungen im Umgang mit Daten z. B. in Tabellenkalkulationsprogrammen wie MS-Excel sollten jedoch vorhanden sein.
Seminarkennung:
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Videos
Das sind wir!:
Unter dem Dach der IHK Schwaben wurde eine "Akademie für alle" geschaffen. Mit dem differenzierten Weiterbildungsangebot der Veranstaltungsbereiche Technik, Wirtschaft und bereichsübergreifend kann sich ein Auszubildender bis zum Topmanager entwickeln.
Quelle: IHK Akademie Schwaben
Anbieterinformationen
IHK Akademie Schwaben
Frau Beatrice Gilgin Werner-von-Siemens-Str. 6
86159 Augsburg
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