Beschreibung
Business Intelligence Analyst
Ziel
1. Einführung in relationale Datenbanken
- Einstieg in das Thema Datenbanken
- Aufbau relationaler Datenbanken
- SQL-Queries schreiben und relationale Datenbanken auslesen
- Unternehmensrelevante Informationen extrahieren
- Daten filtern mit Boolescher Logik
2. Vertiefung in SQL
- Daten gruppieren und sortieren
- Abfragen mit unterschiedlichen Joins verbinden
- Subqueries und erweiterte Filtermöglichkeiten nutzen
3. Vertiefung Datenbankdesign
- Strukturen relationaler Datenbanken
- Datenbankdesign und Normalisierungsregeln
- Tabellen und Daten erstellen oder verändern
- Praxisprojekt: Datenbank designen und umsetzen
4. SQL in der Praxis
- Eigenes Praxisprojekt von der Exploration bis zur Query
- Common Table Expressions (CTEs)
- Überblick bei komplexen Queries behalten
- Ranglisten erstellen und laufende Summen über längere Zeiträume bilden
- Tools für die SQL-Praxis
5. Einführung in Power BI
- Workflow klassischer Datenanalysen
- Grundfunktionen von Microsoft Power BI
- Daten-, Modell- und Berichtsansichten
- Filterfunktionen nutzen
- Erstellung eines Datenmodells eines ersten Reports
6. Datenaufbereitung und -visualisierung
- Best Practices in der Datenvisualisierung
- Visualisierungen ändern und formatieren
- Visualisierungen in Berichten und Dashboards verwenden
- Typische Fehler uns wie man sie vermeidet
- Richtlinien für verständliche Grafiken
- Einsatz des Power Query Editors
- Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen
7. Dashboards und DAX-Code
- Berichte und Analysen in Dashboards arrangieren
- Grundsätze des Data Storytellings anwenden
- Fortgeschrittene BI-Fähigkeiten
- Grundlagen von Data Analysis Expressions (DAX-Sprache)
- Einbindung von DAX in Berichte
- Komplexen DAX-Code für Berechnungen schreiben
- Spalten, Kennzahlen und Tabellen mit DAX-Code generieren
8. Fortgeschrittene Themen
- Grundlegende Konzepte der Statistik
- Best Practices für statistische Datenanalysen
- Machine Learning im BI-Prozess anwenden
- Seitenübergreifenden Drilldown durchführen
- Einflussfaktorenanalysen durchführen
9. Abschlussprojekt
- Analyse der Unpünktlichkeit im Flugverkehr an einem wichtigen Drehkreuz mithilfe realer Datensätze
- Selbstständige Durchführung eines kompletten Datenprojekts mit SQL und Power BI
- Ergebnispräsentation und 1:1-Feedbackgespräch mit Mentoring-Team
- Erhalt des Zertifikats zum Data Analyst mit Python
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
In diesem praxisorientierten Training lernen Sie, selbstständig Datenprojekte anzugehen und Datenanalysen mit großen Datensets durchzuführen.
Sie lernen, kompetent mit SQL und Power BI umzugehen und damit umfassende Datenanalysen durchzuführen, zu visualisieren und überzeugend zu präsentieren.
Sie erfahren, wie Sie, Daten für Analysen bereinigen, vorbereiten und strukturieren.
Sie erhalten umfassendes fortgeschrittenes Fachwissen zu Views, CTEs, Subqueries und Window Functions.
Sie erfahren, wie Sie Machine Learning und Algorithmen einsetzen, um Daten zu untersuchen und Forecastings zu berechnen.
Nach dem Training sind Sie in der Lage, Unternehmensdaten aussagekräftig zu visualisieren und in Dashboards interaktiv zugänglich zu machen.
Sie lernen nicht nur Theorie, sondern wenden die Methoden und Techniken in vielen Praxisübungen an und verfestigen Ihr Wissen schnell und nachhaltig.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Die Online-Weiterbildung zum Business Intelligence Analyst eignet sich für alle, die eine umfassende Schulung über die Themen Datenanalyse, relationale Datenbanken und Power BI suchen. Es werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.
Die Weiterbildung ist für Quereinsteiger:innen geeignet und bietet den idealen Einstieg in die Business Intelligence für das Berufziel Power BI Analyst bzw. Developer oder Business Intelligence Analyst bzw. Consultant.
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