Was bietet mir diese Veranstaltung?
Der Workshop Data Analyst (TÜV) vermittelt praxisnahe Grundlagen für Datenanalyse, Data Analytics und datenbasierte Entscheidungen.
Teilnehmer arbeiten mit realen Datensätzen und lernen, Daten strukturiert aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren.
Der Fokus liegt auf Data Analytics, Statistik, Python für Data Analytics, Datenmanagement und Data Storytelling.
Die Prüfung ist separat buchbar und kann nach Bestehen zu einem Personenzertifikat der TÜV NORD CERT führen.
Was lernen die Teilnehmer?
Nach dem Workshop können Teilnehmer Daten strukturiert auswerten und Analyseergebnisse nachvollziehbar kommunizieren.
- Daten strukturiert aufbereiten, prüfen und analysieren
- Zentrale Kennzahlen berechnen und interpretieren
- Muster, Ausreißer und Anomalien in Daten erkennen
- Datenpipelines und Datenmodelle einordnen
- Python für Data Analytics zur Datenaufbereitung einsetzen
- Analyseergebnisse verständlich visualisieren
- Data Storytelling für Stakeholder anwenden
- Handlungsempfehlungen aus Datenanalysen ableiten
- Data-Driven Thinking in Geschäftsprozesse einordnen
Für wen ist diese Veranstaltung geeignet?
Der Kurs richtet sich an Fachkräfte aller Branchen mit Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung.
Erste Berufserfahrungen in datenbezogenen oder analytischen Bereichen sind von Vorteil.
Für die praktischen Übungen im Online-Seminar wird ein kostenfreier Kaggle-Account benötigt.
Es werden browserbasierte Tools genutzt, daher sind keine Installationen im Vorfeld notwendig.
Was erhalten Sie als Teilnehmender?
Teilnehmer erhalten eine Teilnahmebescheinigung der TÜV NORD Akademie.
Für die Prüfung ist eine separate, kostenpflichtige Anmeldung erforderlich. Nach bestandener Prüfung erhalten Sie ein Personenzertifikat der TÜV NORD CERT.
Die Seminarunterlagen werden auf Deutsch bereitgestellt.
Warum dieser Workshop?
Der Workshop verbindet Datenanalyse, Statistik, Data Analytics, Python und Data Storytelling in einem strukturierten Lernpfad.
Teilnehmer lernen, aus Daten belastbare Entscheidungsgrundlagen abzuleiten.
Der Kurs eignet sich für Fachkräfte, die Daten nicht nur auswerten, sondern Ergebnisse nachvollziehbar kommunizieren möchten.
Damit unterstützt der Workshop den Aufbau datenbasierter Arbeitsweisen in Unternehmen.
Agenda
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
