Data Analyst

Daten sind die Basis der Digitalisierung. In nahezu allen Branchen sind Fachleute gefragt, die dieses „Kapital“ heben und gezielt nutzen können, um Arbeits- sowie Geschäftsprozesse effizienter und innovativer zu gestalten und die Wertschöpfung weiterzuentwickeln.

Für wen?

Der Lehrgang richtet sich an Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, erste Erfahrungen im Umgang mit Daten z. B. in Tabellenkalkulationsprogrammen wie MS-Excel sollten jedoch vorhanden sein.

Englische Sprachkenntnisse sind notwendig, da der Kurs in englischer Sprache durchgeführt wird.

Data Analysten (AHK) können…
•    das Potenzial der Datennutzung zur Optimierung von Arbeits- und Geschäftsprozessen praxisorientiert analysieren
•    datengestützte Entscheidungen, z. b. in Produktion, Marketing oder Logistik fördern
•    zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beitragen
•    unternehmensspezifische Datenprojekte konzipieren und umsetzen
•    ihre beruflichen Perspektiven innovativ verbessern

Online-Auftaktveranstaltung, fünf Trainingsmodule und ein Abschlusstest mit insgesamt 57 Lehrgangsstunden als Live-Online-Training und ca. 26 Lehrgangsstunden als modulbegleitetes Selbstlernstudium

Auftaktveranstaltung
Technik-Check, Erwartungen der Teilnehmenden und Einführung in das Lehrgangsprogramm

Grundlagen der Data Analytics – der ETL-Prozess
Aufgaben und Funktion der Data Analytics, visuelle Analytics-Werkzeuge nutzen, Datenprozesse organisieren und dokumentieren

Visuelle Analyse und Reporting – BI-Tools
Aufgaben und Funktionen visueller Analysen und Reportings kennenlernen, BI-Tools sicher nutzen, Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren

Data Analytics für Fortgeschrittene – Machine Learning, Workflow Control
Mit Datenbanken souverän arbeiten, maschinelles Lernen und seine Potenziale verstehen, Datenmodelle für maschinelles Lernen entwickeln, Methoden für das Workflow Control anwenden

Datenprojekte – bewerten, planen, umsetzen
Planung und Kommunikation von Datenprojekten, Projektparameter und -ziele transparent vermitteln, agile Methoden für mehr Projekteffizienz

Praxistraining
Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden, Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungspotenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstroßen

Abschlusstest
Kurzpräsentation eines (eigenen) Data Analytics-Projekts sowie Diskussion und Abschlussgespräch (insg. ca. 50 Minuten)