3471 Business Data Analyst

mit Excel und PowerBI
Sie erarbeiten sich grundlegende Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse, um Daten aus verschiedenen Quellen aufzubereiten, diese zu harmonisieren, nachzubearbeiten und mit Excel und PowerBI weiter zu analysieren. Sie können diese Daten über Dashboards und andere Visualisierungstools effizient für Ihr Reporting nutzen. Solide Excel-Grundkenntnisse wie nach 3455 Excel Grundlagen sind erforderlich.

2 Kurstermine
05.10.2022 - 28.11.2022
Präsenzkurs
WIFI Linz

Verfügbar
1.550,00 eur
inkl. Unterlagen
Screenreader Text

5.10. bis 28.11.2022,
Mo,
Mi 18:15 bis 21:45 Uhr (31.10.2022 kein Unterricht)

Kursdauer: 56 (Einheiten)

Wiener Straße 150
4021 Linz

28.2. bis 13.4.2023,
Di,
Do 18:15 bis 21:45 Uhr

Kursdauer: 56 (Einheiten)

Wiener Straße 150
4021 Linz

3471 Business Data Analyst

Daten sind der Treibstoff für den Erfolg in Unternehmen. Vorausgesetzt, die Daten werden auch genutzt.

Unternehmen können erst dann Fahrt aufnehmen, wenn sie über eigene Experten verfügen, die vorhandene Produktions-, Kunden- oder Markt-Daten strukturieren und auswerten und mittels Analysetools aufbereiten für künftige Entscheidungen.

Die Voraussetzungen:

Excel-Grundlagen-Kenntnisse auf dem Niveau des ECDL

Die Inhalte:

Grundlagen zu „Daten im Unternehmen“ (8 TE)

  • Datenquellen, Datentypen (strukturiert, unstrukturiert) und -formate
  • Datenbanken-Basics
  • Wie sind Datenbanken aufgebaut
  • Relationale Datenbank-Modelle
  • SQL-Grundkenntnisse
  • Stammdaten, Bewegungsdaten
  • Metadaten und Datenkataloge
  • Datenqualität
  • Begriffsbestimmung Big Data, Data Science

Excel-Aufbau-Themen (24 TE)

  • Datenengineering
  • Excel-Umgang mit größeren Daten
  • Datenimport (aus .csv, JSON, XML, SQL-DB, Open Data Portal)
  • Daten zusammenführen (Listen vergleichen und aggregieren)
  • Datenaufbereitung (Ausreißer, fehlende Werte identifizieren, Datentransformation, Doubletten beseitigen, Datenreduktion)
  • Abfragen aus anderen Datenbanken erstellen bzw. weiterbearbeiten (z. B. SQL Statements)
  • Links(), RECHTS(), FINDEN(), VERKETTEN() etc.
  • Datenanalyse
  • Visuelle Datenexploration mit Boxplot, Histogrammen, Scatterplots, ...
  • Einfache statistische Datenanalyse (Median, Mittelwert, Standardabweichung, Varianz)
  • Abhängigkeiten erkennen (Kovarianz, Korrelation, Kausalität, Lineare Regression) und Trendanalysen durchführen (log, exp, linear)
  • PivotTable und PivotCharts

Arbeiten mit Power BI (16 TE)

  • Datenmodelle erstellen
  • Konzeption von Datenmodellen
  • Beziehungen zwischen Datenmodellen
  • Berechnungen
  • Visualisierung
  • Grundlagen zu Visualisierung (Diagrammtypen, gute/schlechte Visualisierungen)
  • Visualisierungsfunktionen in Power BI
  • Dashboards erstellen
  • Filterfunktionen

Datenaufbereitung (4 TE)

  • Reporting
  • Storytelling
  • Überblick Business Intelligence Tools, Ausblick auf weitere Werkzeuge (z. B. Tableau)

Rechtliche Rahmenbedingungen (4 TE)