DIGIDAN-252

Data Analyst (IHK) - Das Potenzial der Daten für das Unternehmen ausschöpfen - Virtueller Unterricht

IHK Akademie SBH
Neu im Programm

Beschreibung

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.

In diesem Lehrgang erhalten Sie das Know How um Geschäftsprozesse in Produktion, Marketing und Logistik durch datengetriebene Analyse zu optimieren. Sie lernen, die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens mit maßgeschneiderten Datenprojekten zu verbessern und eröffnen sich so innovative Karrierechancen.

Zielgruppe

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.

Inhalt

Auftaktveranstaltung

Technik-Check, Teilnehmererwartungen 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 die Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen

Abschlusstest

Kurzpräsentation des eigenen Data Analytics-Projekts, Diskussion und Abschlussgespräch

Abschluss