Bootcamp für Datenanalysten (Data Analytics) - In Zusammenarbeit mit Microsoft

Bootcamp für Datenanalysten

In Zusammenarbeit mit Microsoft

Dieser in Zusammenarbeit mit Microsoft entwickelte Kurs für Datenanalysten vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um ein professioneller Datenanalyst zu werden. Sie lernen den Umgang mit den neuesten Analysetools und -techniken, arbeiten mit SQL-Datenbanken, lernen R und Python, erstellen überzeugende Datenvisualisierungen und wenden statistische und prädiktive Analysen auf reale Geschäftsszenarien an.

Wichtige Merkmale

• Kurs und Material sind in englischer Sprache
• Anfänger- bis Fortgeschrittenenstufe
• 11-monatiges Live-Online-Bootcamp und E-Learning (im eigenen Tempo)
• Alle 1–3 Monate neue Live-Kurskohorte
• 1 Jahr Zugang zur Lernplattform und zu Aufzeichnungen der Unterrichtsstunden
• Insgesamt 220 Stunden Lernzeit erforderlich
• Umfassender Lehrplan mit exklusiven Microsoft-Kursen
• Über 10 Projekte aus verschiedenen Branchen am Ende des Kurses
• Beherrschung von 10 gefragten Datenanalyse-Tools und integrierten Labors
• Zertifizierung für jeden Kurs und Bootcamp-Zertifizierung nach Abschluss
• Microsoft-Kurszertifizierung

Kursinhalt

• Business Analytics mit Excel
• SQL-Zertifizierungskurs
• Python-Auffrischungskurs mit KI
• Datenanalyse mit R
• Tableau Desktop Specialist-Zertifizierungstraining
• Datenanalyst-Master-Capstone
• Einführung in MS Azure Data Analytics (Microsoft)

Wahlfächer

• Pl-300 Microsoft Power BI-Zertifizierungstraining
• Modellieren von Daten mit Power BI (Microsoft)

Lernergebnisse

• Nutzen Sie Excel-Funktionen, Pivot-Tabellen und Dashboards, um Geschäftsdaten effektiv zu analysieren und zu visualisieren.
• Schreiben Sie SQL-Abfragen, um Daten aus relationalen Datenbanken zu extrahieren, zu verwalten und zu optimieren.
• Stärken Sie Ihre Python-Programmierkenntnisse, um Daten zu verarbeiten und eine Grundlage für KI und maschinelles Lernen zu schaffen.
• Wenden Sie R für Datenmanipulation, Visualisierung, statistische Modellierung und einführende Aufgaben des maschinellen Lernens an.
• Entwickeln Sie professionelle BI-Berichte und Dashboards in Power BI unter Verwendung von DAX-Formeln und Methoden zur Leistungsoptimierung.
• Entwerfen Sie groß angelegte Echtzeit-Analyselösungen mit Microsoft Azure, Microsoft Fabric und Apache Spark.
• Erstellen Sie interaktive Dashboards und überzeugende visuelle Geschichten mit Tableau.
• Sammeln Sie praktische, branchenrelevante Erfahrungen durch praktische Projekte und eine Capstone-Simulation.

Zielgruppe

• IT-Fachleute
• Bank- und Finanzspezialisten
• Marketingmanager
• Supply-Chain- und Betriebsleiter
• Einsteiger im Bereich Data Engineering
• Studierende und Doktoranden, die Datenanalysefähigkeiten erwerben möchten.

Voraussetzungen

Eine Karriere als Datenanalyst erfordert Grundlagen in Statistik und Mathematik. Angehende Fachleute mit analytischer Denkweise und beliebiger Ausbildung sind für das Data Analyst Bootcamp bestens geeignet.

Lernpfad

1. Business Analytics mit Excel

Die Schulung „Business Analytics mit Excel” fördert Ihre Karriere im Bereich Analytik durch leistungsstarke neue Microsoft Excel-Kenntnisse. Dieser Schulungskurs für Business Analytics vermittelt Ihnen die Konzepte und Hard Skills, die Sie für eine erfolgreiche Karriere im Bereich Analytik benötigen. Sie lernen die Grundkonzepte der Datenanalyse und Statistik kennen, die Ihnen helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Ihre neuen Kenntnisse dieses häufig verwendeten Tools in Kombination mit einer offiziellen Business-Analytics-Zertifizierung garantieren Ihnen beruflichen Erfolg.

Wichtige Lernziele

• Verstehen Sie die Bedeutung von Business Analytics und seine Bedeutung in der Branche.
• Erfassen Sie die Grundlagen der Excel-Analysefunktionen und der bedingten Formatierung.
• Lernen Sie, wie Sie komplexe Datensätze mit Pivot-Tabellen und Slicern analysieren können.
• Lösen Sie stochastische und deterministische Analyseprobleme mit Tools wie Szenario-Manager, Solver und Zielsuche.
• Wenden Sie statistische Tools und Konzepte wie gleitender Durchschnitt, Hypothesentests, ANOVA und Regression auf Datensätze mit Excel an.
• Stellen Sie Ihre Ergebnisse mit Diagrammen und Dashboards dar.
• Machen Sie sich mit den neuesten Analyse- und Visualisierungstools von Microsoft wie Power BI vertraut

Kurslehrplan

• Lektion 1 – Einführung in die Geschäftsanalytik
• Lektion 2 – Bedingte Formatierung und wichtige Funktionen
• Lektion 3 – Datenanalyse mit Pivot-Tabellen
• Lektion 4 – Dashboarding
• Lektion 5 – Geschäftsanalytik mit Excel
• Lektion 6 – Datenanalyse mit Statistik
• Lektion 7 – Power BI

2. SQL-Zertifizierungskurs

Dieser Kurs vermittelt Ihnen die erforderlichen Kenntnisse, um erfolgreich mit SQL-Datenbanken zu arbeiten und die Datenbank in Ihren Anwendungen zu nutzen. Lernen Sie die Konzepte grundlegender SQL-Anweisungen, bedingter Anweisungen, Befehle, Verknüpfungen, Unterabfragen und verschiedener Funktionen kennen, um Ihre SQL-Datenbank für skalierbares Wachstum zu verwalten.

Wichtige Lernziele

• Datenbanken und Beziehungen verstehen
• Gängige Abfragewerkzeuge verwenden und mit SQL-Befehlen arbeiten
• Transaktionen, das Erstellen von Tabellen und Ansichten verstehen
• Verstehen und Ausführen von gespeicherten Prozeduren

Kurslehrplan

• Lektion 1 – Grundlegende SQL-Anweisungen
• Lektion 2 – Wiederherstellen und Sichern
• Lektion 3 – Auswahlbefehle: Filtern
• Lektion 4 – Auswahlbefehle: Sortieren
• Lektion 5 – Alias
• Lektion 6 – Aggregatbefehle
• Lektion 7 – Gruppieren nach Befehlen
• Lektion 8 – Bedingte Anweisungen
• Lektion 9 – Verknüpfungen
• Lektion 10 – Unterabfragen
• Lektion 11 – Ansichten und Indizes
• Lektion 12 – Zeichenfolgenfunktionen
• Lektion 13 – Mathematische Funktionen
• Lektion 14 – Datums- und Zeitfunktionen
• Lektion 15 – Musterabgleich (Zeichenfolgen)
• Lektion 16 – Funktionen zur Benutzerzugriffskontrolle

3. Python-Auffrischung mit KI

Python ist die zentrale Programmiersprache für die KI-Entwicklung und damit der unverzichtbare Ausgangspunkt für alle, die sich mit angewandter generativer KI beschäftigen. Dieser Kurs führt Sie in die Grundlagen von Python ein, wobei der Schwerpunkt auf realen KI-Anwendungen liegt. Am Ende verfügen Sie über eine solide technische Grundlage, um KI-Modelle sicher, effektiv und verantwortungsbewusst zu trainieren, einzusetzen und zu verwalten.

Wichtige Lernziele

• Schreiben und Ausführen von Python-Programmen zur Bewältigung realer Herausforderungen.
• Verwenden von Datentypen, Operatoren und Kontrollstrukturen zur Erstellung effizienter Codes.
• Implementieren von Funktionen, Schleifen und Fehlerbehandlung zum Erstellen gut strukturierter Programme.
• Effektives Verwalten von Dateien für KI- und Machine-Learning-Anwendungen.
• Aufbauen der wesentlichen Codierungsgrundlagen, die für die Entwicklung von KI-Modellen erforderlich sind.

Kurslehrplan

• Lektion 1 Einführung in den Kurs
• Lektion 2 Einrichtung der Python-Umgebung und Grundlagen
• Lektion 3 Grundlagen der Python-Programmierung
• Lektion 4 Überblick über die Datenanalyse
• Lektion 5 Statistische Berechnungen
• Lektion 6 Mathematische Berechnungen mit NumPy
• Lektion 7 Datenbearbeitung mit Pandas
• Lektion 8 Datenvisualisierung mit Python
• Lektion 9 Einführung in die Modellerstellung

4. Datenanalyse mit R

Der nächste Schritt auf dem Weg zum Datenanalysten ist das Beherrschen von R – einer sehr gefragten Open-Source-Sprache für Datenwissenschaft und -analyse. R ist bekannt für seine leistungsstarken Funktionen und seine aktive Community und entwickelt sich schnell zum bevorzugten Werkzeug für Unternehmen, die Analysen nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Wichtige Lernziele

• Schaffung einer soliden Grundlage für Konzepte der Geschäftsanalyse.
• Installation und Einrichtung von R, RStudio und der Arbeitsumgebung sowie Erkundung wichtiger R-Pakete.
• Beherrschen Sie die Grundlagen der R-Programmierung und lernen Sie, wie Anweisungen ausgeführt werden.
• Verstehen Sie die Datenstrukturen von R und lernen Sie, Daten effizient zu importieren und zu exportieren.
• Wenden Sie verschiedene apply- und dplyr-Funktionen zur Datenmanipulation an.
• Erstellen Sie mit den grafischen Tools von R effektive Datenvisualisierungen.
• Entwickeln Sie ein grundlegendes Verständnis für zentrale statistische Konzepte.
• Wenden Sie Hypothesentests an, um datengestützte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
• Verwenden Sie lineare und nichtlineare Regressionsmodelle sowie Klassifizierungstechniken für analytische Aufgaben.
• Entdecken Sie Assoziationsregeln und den Apriori-Algorithmus zur Mustererkennung.
• Implementieren Sie Clustering-Techniken wie K-Means, DBSCAN und hierarchisches Clustering.

Behandelte Themen

• Lektion 01 Einführung in die Geschäftsanalytik
• Lektion 02 Einführung in die R-Programmierung
• Lektion 03 Datenstrukturen
• Lektion 04 Datenvisualisierung
• Lektion 05 Statistik für die Datenwissenschaft (Teil 1)
• Lektion 06 Statistik für Data Science (Teil 2)
• Lektion 07 Regressionsanalyse
• Lektion 08 Klassifizierung
• Lektion 09 Clustering
• Lektion 10 Assoziationsanalyse

5. Tableau Desktop Specialist-Zertifizierungsschulung

Dieser Tableau-Kurs vermittelt Ihnen Kenntnisse über die Erstellung von Visualisierungen, die Organisation von Daten und die Gestaltung von Diagrammen und Dashboards, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie lernen die Konzepte der Datenvisualisierung, verschiedene Kombinationsdiagramme und Stories kennen, arbeiten mit Filtern, Parametern und Sets und erstellen interaktive Dashboards.

Wichtige Lernziele

• Werden Sie zum Experten für Visualisierungstechniken wie Heatmaps, Treemaps, Wasserfall-Diagramme und Pareto-Diagramme.
• Verstehen Sie Metadaten und deren Verwendung.
• Arbeiten Sie mit Filtern, Parametern und Sets.
• Beherrschen Sie spezielle Feldtypen und von Tableau generierte Felder sowie den Prozess der Erstellung und Verwendung von Parametern.
• Lernen Sie, wie Sie Diagramme, interaktive Dashboards und Story-Oberflächen erstellen und wie Sie Ihre Arbeit teilen können. Beherrschen Sie die Konzepte der Datenzusammenführung, der Erstellung von Datenextrakten sowie der Organisation und Formatierung von Daten.
• Beherrschen Sie arithmetische, logische, tabellarische und LOD-Berechnungen.

Kurslehrplan

• Lektion 01 – Erste Schritte mit Tableau
• Lektion 02 – Tableau-Grundlagen
• Lektion 03 – Erstellen von Diagrammen in Tableau
• Lektion 04 – Arbeiten mit Metadaten
• Lektion 05 – Filter in Tableau
• Lektion 06 – Anwenden von Analysen auf das Arbeitsblatt
• Lektion 07 – Dashboards in Tableau
• Lektion 08 – Änderungen an Datenverbindungen
• Lektion 09 – Einführung in die Detailebene in Tableau (LODS)

6. Data Analyst Capstone

Dieses Data Analyst Capstone-Projekt bietet Ihnen die Möglichkeit, die im Rahmen dieses Programms erworbenen Fähigkeiten anzuwenden. In speziellen Mentoring-Sitzungen lernen Sie, wie Sie ein reales, branchenbezogenes Data-Science-Problem lösen, von der Datenverarbeitung und Modellerstellung bis hin zur Berichterstattung Ihrer Geschäftsergebnisse und Erkenntnisse. Dieses Projekt ist der letzte Schritt des Lernpfads und ermöglicht es Ihnen, Ihre Fachkenntnisse in der Datenanalyse gegenüber zukünftigen Arbeitgebern unter Beweis zu stellen.

7. Einführung in MS Azure Data Analytics (Microsoft)

Dieses einsteigerfreundliche Programm vermittelt Ihnen die grundlegenden Konzepte und wichtigsten Dienste von Microsoft Azure und hilft Ihnen dabei, groß angelegte Echtzeit-Analyselösungen zu entwerfen. Es ist auf Fachleute mit Grundkenntnissen in Datenprinzipien zugeschnitten und behandelt die Themen Datenerfassung, Speicherung, Modellierung, Visualisierung und Stream-Verarbeitung. Am Ende des Kurses verfügen Sie über praktische Erfahrungen mit Microsoft Fabric, Apache Spark und Power BI sowie über das nötige Wissen, um die Zertifizierung „Azure Data Fundamentals“ zu erwerben.

Wichtige Lernziele

• Beschreiben Sie groß angelegte Analysearchitekturen und Workflows.
• Entdecken Sie Pipelines zur Datenerfassung und analytische Datenspeicherlösungen.
• Verstehen Sie die Prinzipien der Batch- und Stream-Datenverarbeitung.
• Implementieren Sie Echtzeitanalysen mit Microsoft Fabric und Apache Spark.
• Wenden Sie Datenmodellierungs- und Visualisierungstechniken mit Power BI an.

Behandelte Themen

• Lektion 1 Grundlagen der groß angelegten Analytik
• Lektion 2 Grundlagen der Echtzeitanalytik
• Lektion 3 Grundlagen der Datenvisualisierung

Wahlfächer

1. Pl-300 Microsoft Power BI-Zertifizierungsschulung

Microsoft Power BI ist eine Suite von Tools, mit denen Daten analysiert und geschäftliche Erkenntnisse gewonnen werden können, indem interaktive Dashboards erstellt werden. Dieser Power BI-Schulungskurs hilft Ihnen, Power BI optimal zu nutzen, um geschäftliche Probleme zu lösen und Abläufe zu verbessern. In diesem Power BI-Schulungskurs lernen Sie, wie Sie Dashboards aus veröffentlichten Berichten entwickeln, mit Quick Insights tiefere Einblicke aus Ihren Daten gewinnen und praktische Rezepte für die verschiedenen Aufgaben kennenlernen, die Sie mit Microsoft Power BI ausführen können – vom Sammeln bis zur Analyse von Daten. Dieser Kurs enthält auch einige nützliche Rezepte zur Fehlerbehebung bei verschiedenen Problemen in Power BI.

Wichtige Lernziele

• Erstellen Sie interaktive Dashboards aus veröffentlichten Berichten.
• Erstellen Sie mit der Funktion „Quick Insights” schnell Visualisierungen und Dashboards.
• Verwenden Sie natürliche Sprache mit dem Q&A-Tool, um Visualisierungen für umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.
• Richten Sie Datenwarnungen ein und verwalten Sie diese, um wichtige Kennzahlen zu überwachen.
• Lernen Sie Best Practices für das Layout von Berichten und das Design von Datenvisualisierungen kennen.
• Identifizieren Sie die am besten geeigneten Diagramme und Grafiken basierend auf Ihrer Datengeschichte oder analytischen Frage.
• Verwenden Sie Formen und Designelemente, um Erkenntnisse hervorzuheben und das Storytelling zu verbessern.
• Integrieren Sie benutzerdefinierte Visualisierungen in Ihre Berichte und Dashboards.
• Teilen Sie Berichte und Dashboards effektiv und verstehen Sie dabei die Vorteile und Einschränkungen der einzelnen Methoden.
• Führen Sie ein Power BI-Datenanalyse- und Visualisierungsprojekt von Anfang bis Ende durch.

Kurslehrplan

• Lektion 01 – Daten beschaffen und vorbereiten wie ein Super-Nerd
• Lektion 02 – Entwickeln Sie Ihre Daten-Nerd-Fähigkeiten
• Lektion 3 – Berichte und Dashboards erstellen
• Lektion 4 – Tipps und Tricks

2. Daten mit Power BI modellieren (Microsoft)

Dieses Programm für Fortgeschrittene soll Ihnen helfen, die erforderlichen Fähigkeiten zum Konfigurieren semantischer Modelle, zum Schreiben von DAX-Formeln und zum Optimieren von Power BI-Modellen für maximale Leistung zu erlernen. Sie sammeln praktische Erfahrungen beim Erstellen von Beziehungen, Hierarchien, Kennzahlen und Berechnungen und wenden dabei fortgeschrittene DAX-Methoden, Zeitintelligenzfunktionen und visuelle Berechnungen an, um präzise, aussagekräftige Analysen zu erstellen. Der Kurs ist inklusive Techniken zur Leistungsoptimierung für eine effiziente Modellausführung und bereitet Sie auf die Zertifizierung „Microsoft Certified: Data Analyst Associate” vor.

Wichtige Lernziele

• Konfigurieren Sie Tabellen, Spalten, Beziehungen, Hierarchien und Kennzahlen innerhalb semantischer Modelle.
• Schreiben und wenden Sie DAX-Formeln an, um benutzerdefinierte Berechnungen durchzuführen.
• Erstellen Sie berechnete Tabellen, Spalten und explizite Kennzahlen für eine tiefergehende Analyse.
• Ändern Sie den Filterkontext, um präzise und genaue Erkenntnisse zu gewinnen.
• Verwenden Sie DAX-Zeitintelligenzfunktionen, um Trends im Zeitverlauf zu bewerten.
• Erstellen Sie visuelle Berechnungen, um die Berichterstellung zu optimieren und zu vereinfachen.
• Optimieren Sie semantische Modelle, um die Gesamtleistung zu verbessern.

Behandelte Themen

• Konfigurieren semantischer Modelle
• Schreiben von DAX-Formeln
• Erstellen von DAX-Berechnungen
• Ändern des DAX-Filterkontexts
• Anwenden von DAX-Zeitintelligenzfunktionen
• Erstellen visueller Berechnungen in Power BI
• Optimieren der Modellleistung

Programmprojekte

Mitarbeiterleistungsabbildung

Verwenden Sie SQL-Datenbanken, um die Leistung Ihrer Mitarbeiter zu analysieren und Bewertungsberichte zu erstellen.

Analyse von Luftfracht

Verwenden Sie SQL, um Berichte aus historischen Flugdaten zu erstellen und so die betriebliche Effizienz und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Analyse von Kundenbestellungen mit Python

Verwenden Sie Python-Datenstrukturen, um Kundenbestellungen zu analysieren, Produkte zu kategorisieren, Kauftrends zu identifizieren und wertvolle geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Erstellen eines Python-Abenteuerspiels mit GitHub Copilot

Erstellen Sie ein textbasiertes Abenteuerspiel mit Python und GitHub Copilot. Die Spieler können Orte erkunden, Entscheidungen treffen und Aufgaben erfüllen, während sie wichtige Python-Konzepte wie Variablen, Listen, Schleifen, Bedingungen und Funktionen lernen.

Datenbearbeitung und Berichterstellung mit Power BI

Entwickeln Sie einen interaktiven Power BI-Bericht für Zomato, um globale Restaurantdaten zu analysieren und Erkenntnisse nach Ort, Service, Bewertung, Kosten und Küche zu gewinnen.

Datenvisualisierung und Berichterstellung mit Power BI

Erstellen Sie ein Power BI-Dashboard, um die Leistungskennzahlen der Vertreter einer regionalen Versicherungsgesellschaft mit zehn Firmen zu bewerten.

Kriminalitätsanalyse mit Tableau-Dashboard

Entwerfen Sie ein Tableau-Dashboard, mit dem Polizei und Stadtbeamte Kriminalitätsstatistiken überwachen und visualisieren können, und erstellen Sie eine ansprechende visuelle Darstellung.

Regionale Umsatzanalyse

Entwickeln Sie mit Tableau ein Dashboard, das die Umsatzleistung zweier verschiedener Regionen vergleicht.

Entwerfen eines Umsatz-Dashboards in Excel

Bewerten Sie die Leistung eines E-Commerce-Shops mit Excel, indem Sie interaktive Dashboards erstellen, um Umsatztrends in verschiedenen Produktkategorien zu visualisieren und zu analysieren.

Vorhersage von Restauranttrinkgeldern

Bereinigen und analysieren Sie Trinkgelddaten von Restaurants, um ein Vorhersagemodell zu erstellen. Wenden Sie Regression und variable Kodierung an, um Trinkgeldbeträge zu schätzen und Erkenntnisse zur Verbesserung der Servicequalität zu gewinnen.

Anomalieerkennung bei Kreditkartentransaktionen

Entwickeln Sie ein Modell zur Betrugserkennung, um verdächtige Kreditkartentransaktionen in Echtzeit zu identifizieren.

Vorhersage der Wiederaufnahme von Patienten

Bewerten Sie die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient innerhalb von 30 Tagen nach seiner Entlassung wieder in eine Gesundheitseinrichtung aufgenommen wird.

Vorhersage des Kaufverhaltens von Kunden

Gewinnen Sie Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen von Kunden, indem Sie Transaktionsdaten aus dem Einzelhandel analysieren, um Kaufmuster zu verstehen.

ChatGPT-basiertes Storytelling

Schaffen Sie mit ChatGPT ein interaktives Storytelling-Erlebnis, bei dem Benutzer gemeinsam spannende Erzählungen erstellen können – ganz ohne Programmierkenntnisse.

FRAGEN UND ANTWORTEN

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist ein Prozess, bei dem Daten überprüft, bereinigt, transformiert und modelliert werden, um nützliche Informationen zu gewinnen, die Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Datenanalyse erfolgt mit verschiedenen Methoden, wie qualitativen und quantitativen Methoden unter Verwendung analytischer oder statistischer Werkzeuge. Sie helfen dabei, nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren und in Erkenntnisse umzuwandeln. Der Datenanalysten-Kurs von AVC deckt all diese Aspekte ab und vermittelt Ihnen ein umfassendes Verständnis des Fachgebiets, inklusive seiner praktischen Anwendungen

Was macht ein Datenanalyst?

Datenanalysten spielen eine einzigartige Rolle unter den derzeit verfügbaren datenzentrierten Spitzenjobs. Ein Datenanalyst befasst sich in der Regel mit Data Mining, dem Sammeln und Interpretieren von Daten, der Analyse von Datenergebnissen und der Verwendung statistischer Tools, um Erkenntnisse zu gewinnen, die für fundierte Geschäftsentscheidungen entscheidend sind. Zu den Hauptaufgaben eines zertifizierten Datenanalysten gehören die Bereinigung und Organisation von Daten, die Durchführung komplexer Berechnungen und die Gewährleistung der Datenintegrität zu jeder Zeit. Sie analysieren Daten und wandeln sie in konkrete Erkenntnisse um, die auf verschiedene Anwendungsfälle in Unternehmen angewendet werden können, inklusive der Verbesserung der betrieblichen Effizienz, der Geschäftsleistung und vieles mehr.

Warum sollten Sie sich für das AVC-Bootcamp für Datenanalysten anmelden?

Unternehmen generieren extrem große Datenmengen und stützen sich bei ihren Entscheidungen und Strategien auf diese Daten. Es besteht eine wachsende Nachfrage nach Fachkräften, die diese Daten auswerten und Unternehmen dabei helfen können, fundierte Entscheidungen zu treffen. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel.

Der Datenanalysten-Kurs von AVC vermittelt gefragte Fähigkeiten in den Bereichen Datenerfassung, -analyse und -visualisierung, drei wichtige und derzeit sehr begehrte Berufsfelder. Der Kurs bietet praktische Erfahrungen mit Tools wie Excel, SQL, Python und Tableau und hilft Ihnen dabei, komplexe Datensätze zu interpretieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Der strukturierte Lehrplan dieses Datenanalysten-Kurses verbessert Ihre Problemlösungsfähigkeiten und Ihr analytisches Denken und vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um reale geschäftliche Herausforderungen direkt anzugehen. Der Abschluss eines Datenanalysten-Kurses kann Ihnen helfen, die steigende Nachfrage nach qualifizierten Datenexperten in verschiedenen Branchen zu nutzen.

Was ist der Wert eines Bootcamp-Zertifikats?

Das Bootcamp von AVC hilft Ihnen, gefragte Fähigkeiten schneller zu erlernen und Ihre Marktfähigkeit zu steigern. Unabhängig von Ihren Karrierezielen, ob Sie Berufseinsteiger sind oder nach Möglichkeiten zur Weiterentwicklung Ihrer Fähigkeiten suchen, um sich beruflich zu verändern, das Bootcamp von AVC hilft Ihnen, diese Ziele schneller zu erreichen. Diese Zertifikate sind sehr gefragt.

Hinweis: Wir sind keine Universität und verleihen keine Hochschulabschlüsse. Dieses Bootcamp bedeutet, dass Sie das gesamte Programm durchlaufen und alle wesentlichen Kenntnisse des Fachs erworben haben und somit das Fach vollständig beherrschen. Jeder Kurs/Teil des Programms führt auch zu einem Zertifikat.

Welche Kenntnisse und Erfahrungen sind für das Bootcamp erforderlich?

Im Allgemeinen sind keine Vorkenntnisse erforderlich, um an dem Programm teilzunehmen. Die Schulung beginnt auf Einführungsniveau und führt (Schritt für Schritt) zum Expertenniveau. Es ist jedoch immer hilfreich, wenn Sie über Grundkenntnisse oder Erfahrungen in dem Fachgebiet verfügen. Lesen Sie mehr über die spezifischen Details Ihres Kurses.

Dieses Programm ist selbstbestimmt, sodass Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen können. Sie beginnen mit einem praktischen E-Learning-Modul, gefolgt von einer Reihe von Online-Kursen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind und bei denen Sie die Termine und Zeiten frei wählen können, die am besten zu Ihrem Zeitplan passen – und wenn Sie eine Sitzung verpassen, können Sie sie ganz einfach nachholen. Jede Sitzung wird aufgezeichnet, sodass Sie das Material so oft wie nötig durchgehen können.

Am Ende des Programms verfügen Sie über umfassende Kenntnisse, die Sie in einer Vielzahl von praktischen Aufgaben und Projekten demonstrieren und anwenden können.

Wie lange dauert es, das Bootcamp zu absolvieren?

Das ist sehr individuell. Einige Teilnehmer absolvieren das Programm recht schnell, andere benötigen mehr Zeit. Sie haben ein Jahr lang Zugang zum Programm und zum E-Learning. Wenn Sie 5-10 Stunden pro Woche für das Programm aufwenden, dauert es etwa 11 Monate, bis Sie das Programm abgeschlossen haben. Hinweis: Einige andere Programme dauern länger. Dies ist eine Schätzung.

Wie ist das Bootcamp aufgebaut?

Die meisten Programme basieren vollständig auf Fernunterricht. Die meisten sind inklusive intensiver Online-Bootcamps mit E-Learning, die Sie in Ihrem eigenen Tempo absolvieren können. Diese Lernpfade bestehen aus verschiedenen Kursen und Themen, die sich auf bestimmte Fähigkeiten für eine Rolle oder einen Beruf beziehen. Es gibt auch Online-Unterrichtsstunden über unser fortschrittliches professionelles Fernunterrichtssystem. Es stehen verschiedene Zeitfenster zur Auswahl, und wir zeichnen die Sitzungen immer auf, sodass Sie sie sich anhören können, wenn Sie etwas verpasst haben oder Informationen noch einmal nachlesen möchten. Wenn Sie Fragen zu den Fähigkeiten haben, die Sie lernen, steht Ihnen immer jemand zur Verfügung, der Ihnen hilft und Sie unterstützt.

Wann kann ich an den Live-Kursen des Bootcamps teilnehmen?

Der Zeitpunkt der Kurse variiert von Gruppe zu Gruppe. Sie haben Zugriff auf ein Dashboard mit mehreren Zeitfenstern für jede Sitzung oder jedes Thema, sodass Sie das für Sie am besten geeignete auswählen können. Die Sitzungen können je nach Interesse der Teilnehmer und Verfügbarkeit der Trainer an Wochentagen nachmittags, am Wochenende vormittags oder abends stattfinden. Wenn Sie eine Sitzung verpassen, können Sie diese jederzeit anhand der Aufzeichnungen nachholen, sodass Sie keinen Inhalt verpassen.

Wann kann ich mein Bootcamp-Zertifikat freischalten?

Sobald Sie mindestens 85 % des Materials absolviert haben, können Sie Ihr Zertifikat freischalten. Dies gilt für alle Bootcamp-Programme. Eine der Voraussetzungen für den Erhalt des Bootcamp-Zertifikats ist die Teilnahme an den Live-Kursen. Es können jedoch Ausnahmen gemacht werden, wenn Sie nicht live teilnehmen können, aber das Anschauen der Aufzeichnungen ist weiterhin erforderlich. Erfahren Sie mehr über Ihren spezifischen Kurs oder senden Sie uns eine E-Mail, um weitere Informationen zu erhalten.