Data Analyst (IHK)
Veranstaltungsdetails
IRDAAOT25_07
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.
Sie als Data Analyst (IHK) 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
Zielgruppe
Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Inhalt
Auftaktveranstaltung:
- Technik Check
- Teilnehmererwartungen
- Einführung in das Lernprogramm
Modul 1: Grundlagen der Data Analytics - der ETL-Prozess
- Aufgaben und Funktion der Data Analytics
- Visuelle Analytics-Werkzeuge nutzen
- Datenprozesse organisieren und dokumentieren
Modul 2: 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
Modul 3: Data Analytics für Fortgeschrittene - Datenbanken, 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
Modul 4: (Eigene) Datenprojekte - bewerten, planen, umsetzen
- Planung und Kommunikation von Datenprojekten
- Projektparameter und -ziele transparent vermitteln
- Agile Methoden für mehr Projekteffizienz
Modul 5: Praxistraining
- Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden
- Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungspotenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen
zzgl. Selbstlernstudium (ca. 16 Unterrichtseinheiten)
Voraussetzungen
Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung, erste Erfahrungen im Umgang mit Daten z.B. MS-Excel
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.
Sie als Data Analyst (IHK) 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
Zielgruppe
Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Inhalt
Auftaktveranstaltung:
- Technik Check
- Teilnehmererwartungen
- Einführung in das Lernprogramm
Modul 1: Grundlagen der Data Analytics - der ETL-Prozess
- Aufgaben und Funktion der Data Analytics
- Visuelle Analytics-Werkzeuge nutzen
- Datenprozesse organisieren und dokumentieren
Modul 2: 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
Modul 3: Data Analytics für Fortgeschrittene - Datenbanken, 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
Modul 4: (Eigene) Datenprojekte - bewerten, planen, umsetzen
- Planung und Kommunikation von Datenprojekten
- Projektparameter und -ziele transparent vermitteln
- Agile Methoden für mehr Projekteffizienz
Modul 5: Praxistraining
- Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden
- Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungspotenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen
zzgl. Selbstlernstudium (ca. 16 Unterrichtseinheiten)
Voraussetzungen
Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung, erste Erfahrungen im Umgang mit Daten z.B. MS-Excel