Business-Analyse – Data Analytics und Reporting

Werde Experte für Data Analytics und Datenanalyse. Bereite geschäftliche Entscheidungen vor, die wirklich zählen. Daten sind eine wertvolle Ressource. Sie sind Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen im Unternehmen. Daten sind aber nur nützlich, wenn sie in der richtigen Form den richtigen Empfänger erreichen. Ansonsten entsteht nur eine Datenwüste.
Aus Daten nützliche Informationen zu erzeugen, ist einerseits eine Kunst, andererseits aber auch ein Handwerk, das man erlernen kann. Wir geben Dir das richtige Vorgehen und die besten Methoden an die Hand. Lerne praxisorientierte Tools kennen. Erfahre, wo KI Dich unterstützen kann (und wo nicht). Mit Übungen, Fallbeispielen und eigenen Praxisfällen wendest Du die Inhalte direkt an.
In dieser Weiterbildung lernst Du alle wichtigen Fachbegriffe, Konzepte und deren Bedeutung kennen, ohne überflüssiges Fachkauderwelsch. Anhand intuitiver Übungen begreifst Du die Prinzipien und Anwendungsgebiete. Auch wenn wir im Seminar mit Software-Tools arbeiten, werden keine IT-Kenntnisse vorausgesetzt.
Mache Dich mit diesem Seminar zu Data Analytics fit, um Deine Aufgaben rund um Datenanalyse perfekt auszuführen.

Ihr Nutzen

• Du analysierst systematisch Daten und bereitest diese auf
• Du beherrschst praxisgerechte Werkzeuge und Tools
• Du wendest ein systematisches Vorgehen an, um alle Aspekte einer Datenanalyse zu berücksichtigen
• Du kennst die aktuellen Trends und Möglichkeiten von KI und kannst diese für Dein Data Analytics nutzen
• Du visualisierst Analyseergebnisse professionell, intuitiv verständlich und empfängergerecht
• Du begleitest den gesamten Datenlebenszyklus von „raw to ready“
• Du wendest die Inhalte direkt an Praxisfällen an

Inhalt

Überblick Data Analytics, Business Intelligence und Co.

• Begriffe und Konzepte einordnen wie Descriptive Analytics, Prescriptive Analytics, Data Science, Business Analytics
• Das richtige Vorgehensmodell für die eigene Praxis
• Zusammenhänge zwischen Geschäftsprozessen und Daten verstehen

• Datenbankabfragen mit SQL und NoSQL
• Umgang mit fehlenden und fehlerhaften Daten (Data Cleansing)
• Daten miteinander verknüpfen (Joins)
• Sortieren und Gruppieren von Abfrageergebnissen (Grouping)
• Kennzahlen aus Daten ableiten
• Abfrageergebnisse aufbereiten

• Geschäftslogik aus Daten ableiten (Decision Trees)
• Machine-Learning-Algorithmus verstehen
• Lernziele festlegen (Labeling)
• Vor- und Nachteile der Entscheidungsbäume in der Praxis
• Zuverlässigkeit der Entscheidung verbessern (Random Forests)

• Analyse unstrukturierter Textdaten
• Klassifikation anhand von Schlüsselwörtern
• Vorbereitung von Daten für die Klassifikation (Pre-Processing, Word Embeddings)
• Automatische Klassifizierung von Texten mit Machine Learning

• Zusammengehörige Daten finden (Clusteranalyse)
• Beziehungen in Datensätzen erkennen (Assoziationsanalyse)
• Auffälligkeiten in Daten (Ausreißer erkennen)
• Auswertungen mithilfe von Tools

• Die Zukunft vorhersagen: Zeitreihen-Prognose
• Qualität von Prognosen messen (Accuracy und Loss)
• Regressionsanalyse (Anwendungsbeispiel: Betrugsfallerkennung)
• Umgang mit sehr kleinen Datenmengen (Imbalanced Dataset)
• Fortgeschrittene Methoden wie neuronale Netze

• Analyseergebnisse verständlich aufbereiten und darstellen
• Reports erstellen und designen
• Gelungene und adressatengerechte Kommunikation
• Data Storytelling
• Visual Analytics, Datenvisualisierung

• Fallbeispiele
• Praxisübungen am Rechner

Hinweis

Du hast Fragen zu dieser Schulung? Besuche das kostenlose Info-Webinar zu Business Analyse.

Bring gerne Deine Praxisfälle und Deinen Laptop mit ins Seminar.

Das Seminar Data Analytics ist Bestandteil der Weiterbildung zum Senior Business-Analyst. Profitiere vom attraktiven Paketpreis, indem Du alle Module der Reihe auf einmal buchst.

Wir gestalten dieses Seminar klimaneutral durch eine CO2-Kompensation an Atmosfair.

Zielgruppe

Business Analyst, Data Analyst, Data Scientist, Risk Analyst, Financial Analyst, Big Data Analyst, Data Analyst BI, Data Engineer, Data Steward, Data Architect