Inhalt
Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an motivierte und teamorientierte Quereinsteiger, Geisteswissenschaftler und Studienabbrecher, die in die wachsende Digitalbranche einsteigen möchten. Das Unternehmen spricht auch explizit Frauen an, die eine Karriere in der Digitalwirtschaft anstreben und Interesse am Programmieren haben. Im Laufe des Bootcamps bauen die Teilnehmerinnen ihr eigenes digitales Portfolio auf und schließen die Ausbildung mit einem eigenen „digitalen Gesellenstück“ ab. Dabei erstellen sie wichtige Arbeitsproben.
Kursinhalt:
Die Schulung ist darauf ausgelegt, ein tiefgreifendes Wissen über Datenanalyse zu vermitteln und Kernkompetenzen für Datenanalyse und -visualisierung zu entwickeln. Sie umfasst Konzepte wie Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, PowerBI, Tableau, fortgeschrittene Analysetechniken einschließlich linearer Regression, Clustering, SQL für große Datenmengen und Big Data, A/B-Tests, Python für Datenanalyse, Cloud-Datenbankverwaltung und Storytelling mit Daten.
Einführung in die Datenanalyse
Erfahren Sie, wie fortgeschrittene Analysetechniken die datengestützte Entscheidungsfindung verbessern.
Verstehen Sie die Rolle der linearen Regression, des Clustering und der KPIs in der Datenwissenschaft.
Erfahren Sie, wie Konfidenzintervalle die Zuverlässigkeit von Datenerkenntnissen verbessern.
Fortgeschrittene statistische Techniken
Wenden Sie statistische Modelle an, um Trends und Muster in Daten aufzudecken.
Verwenden Sie fortgeschrittene Analysewerkzeuge, um Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu verbessern.
Lösen Sie reale Herausforderungen mit ausgefeilten Datenanalysemethoden.
Regressions- und Clustering-Modelle
Führen Sie eine lineare Regression durch, um Trends und Beziehungen in Daten zu identifizieren.
Wenden Sie Clustering-Algorithmen an, um Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeiten zu gruppieren.
Visualisieren Sie die Ergebnisse von Regression und Clustering mithilfe von Python-Bibliotheken.
KPIs und Datenzuverlässigkeit
Definieren Sie Leistungskennzahlen (KPIs), um die Unternehmensleistung zu bewerten.
Berechnen Sie Konfidenzintervalle, um die Datengenauigkeit zu validieren.
Verwenden Sie Python, um KPIs und statistische Kennzahlen zu analysieren und zu visualisieren.
- Förderungsart
- Bildungsgutschein (nach AZAV, Akkreditierungs- und Zulassungsverordnung Arbeitsförderung) i
- Unterrichtsart
- Online-Seminar