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Grundlagen für Data Analysts: Kompetenzen für datenbasierte Entscheidungen

Seminar - GFU Cyrus AG

Nach dem Seminar verfügen die Teilnehmenden über ein solides Verständnis für Datenanalyse, Statistik und datenbasiertes Denken. Sie beherrschen die wichtigsten Tools und Methoden, um Daten aufzubereiten, zu analysieren und Ergebnisse strukturiert zu präsentieren.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in die Datenanalyse und Statistik
    • Definition zentraler Begriffe: Daten, Metriken, Variablen, Hypothesen
    • Grundlagen der deskriptiven Statistik: Mittelwerte, Median, Varianz, Standardabweichung
    • Interpretation statistischer Kennzahlen: Korrelation, Regression, Signifikanztests
    • Erkennung und Behandlung von Ausreißern und Anomalien

  • Explorative Datenanalyse (EDA)
    • Ziel und Vorgehensweise bei der EDA
    • Identifikation von Mustern, Trends und Zusammenhängen
    • Hypothesenbildung auf Basis explorativer Erkenntnisse
    • Visualisierungstechniken für explorative Analysen

  • Datenmanagement und Datenmodelle
    • Unterschied zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken
    • Auswahl geeigneter Datenstrukturen je nach Anwendungsszenario
    • Aufbau und Pflege automatisierter Datenpipelines
    • Datenqualität, Konsistenzprüfungen und Metadatenpflege

  • Governance, Compliance und Datenschutz
    • Grundlagen der DSGVO und deren Bedeutung für Datenanalysen
    • Etablierung von Data Governance-Strukturen im Unternehmen
    • Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenmanagement
    • Dokumentationspflichten und rechtliche Rahmenbedingungen

  • Python für Data Analytics - Einstieg und Anwendung
    • Einlesen, Bereinigen und Transformieren von Datensätzen
    • Durchführung grundlegender statistischer Berechnungen in Python
    • Ableitung von Hypothesen und Verifikation mit Python-Tools
    • Strukturierte, modulare und wartbare Python-Skripte erstellen

  • Struktur und Ablauf von Datenanalyse-Projekten
    • Phasen eines Analyseprojekts: von der Datenbeschaffung bis zur Ergebnispräsentation
    • Scoping, Zieldefinition und Zeitplanung für Analytics-Vorhaben
    • Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams (z. B. IT, Business, Data Science)
    • Risiken und Erfolgsfaktoren datenbasierter Projekte

  • Data Storytelling und Ergebnispräsentation
    • Auswahl zielgruppengerechter Visualisierungen
    • Methoden des Storytelling für analytische Ergebnisse
    • Vermittlung komplexer Sachverhalte verständlich und präzise
    • Kommunikation von Unsicherheiten und Limitationen

  • Datengetriebenes Denken im Unternehmen (Data-Driven Company)
    • Von der Analyse zur Handlung: Erkenntnisse in Maßnahmen übersetzen
    • Daten als Grundlage für unternehmerische Entscheidungen nutzen
    • Aufbau einer datenzentrierten Unternehmenskultur
    • Schulung und Befähigung von Fachabteilungen im Umgang mit Daten

  • Best Practices und Tools für angehende Data Analysts
    • Übersicht bewährter Tools: Jupyter, Pandas, NumPy, Matplotlib, Power BI
    • Dokumentation und Reproduzierbarkeit von Analysen
    • Umgang mit typischen Herausforderungen in der Praxis
    • Einstieg in weiterführende Themen: maschinelles Lernen, Big Data, Cloud-Analytics

  • Übung:
    • Analyse und Visualisierung eines realitätsnahen Datensatzes mit Python: Datenbereinigung, Kennzahlenanalyse, Hypothesenbildung und Ergebnispräsentation.




Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an Fachkräfte aus Wirtschaft, Marketing, Controlling oder Technik mit Grundkenntnissen in Excel, Statistik oder Datenverarbeitung, die ihre Kompetenzen im Bereich Data Analytics systematisch aufbauen möchten.
Seminarkennung:
S5381
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