Orientierung auf Berufsfelder: Sie lernen die Werkzeuge und Denkweisen, die in Rollen wie Data Analyst, BI-Analyst oder Analytics Engineer gefragt sind. Der Lernerfolg hängt von Ihrer Vorbereitung und Übungszeit ab.
Wählen Sie einen Kurs nach Ihrem aktuellen Kenntnisstand. Jeder Kurs enthält Lernziele, Übungsaufgaben und typische Anwendungsfälle aus der Praxis.
Sie lernen, Daten mit Python aufzubereiten, zu analysieren und verständlich zu visualisieren. Der Fokus liegt auf wiederholbaren Workflows: vom Laden der Daten bis zur Interpretation der Ergebnisse.
Sie verstehen statistische Grundlagen für Entscheidungen aus Daten: Verteilungen, Schätzungen, Konfidenzintervalle und Hypothesentests. Dazu gehören typische Fehlerquellen und wie man Ergebnisse sauber berichtet.
Sie bauen Dashboards, die Fragen beantworten: Datenmodellierung, DAX-Grundlagen, KPI-Logik und Visualisierung nach Zielgruppe. Am Ende können Sie ein Dashboard strukturiert planen und umsetzen.
Sie lernen, Daten zuverlässig aus relationalen Quellen zu extrahieren und zu analysieren. Themen sind Joins, Aggregationen, Fensterfunktionen und saubere Abfragen für Reporting und Analyse.
Sie erhalten einen strukturierten Einstieg in Machine Learning: Datenvorbereitung, Feature Engineering, Modelltraining und Auswertung. Sie lernen, Ergebnisse kritisch zu bewerten und Overfitting zu vermeiden.
Sie bearbeiten ein durchgängiges Analyseprojekt von der Fragestellung bis zur Präsentation. Dabei üben Sie Dokumentation, Ergebnisaufbereitung und die Kommunikation von Annahmen und Grenzen.
Die Kurse decken typische Aufgaben ab, die in datengetriebenen Teams vorkommen: Datenaufbereitung, Analyse-Logik, Visualisierung, Reporting, statistische Bewertung und Grundlagen für Modelle. Je nach Kurs kombinieren Sie diese Fähigkeiten für Rollen wie Data Analyst, BI-Analyst oder Analytics Engineer.
Jeder Kurs folgt einem klaren Ablauf: Einstieg in Konzepte, praktische Übungen mit Beispiel-Datensätzen, kurze Reflexionen zu typischen Fehlern und eine Abschlussaufgabe, die Ihre Anwendungskompetenz sichtbar macht.
Sie klären, welche Fragestellungen mit den Methoden beantwortet werden können.
Übungen zu SQL, Python, Statistik oder BI – je nach Kurs.
Sie erstellen eine nachvollziehbare Auswertung und präsentieren Annahmen sowie Grenzen.
Sie lernen Methoden, die in datengetriebenen Projekten wiederkehren: Datenqualität prüfen, Ergebnisse begründen, Visualisierungen zielgruppengerecht gestalten und Entscheidungen sauber dokumentieren.
Wir verbinden Konzepte mit konkreten Übungsaufgaben. So entsteht ein Lernpfad, der Ihnen hilft, Aufgaben aus dem Analytics-Alltag strukturiert anzugehen – abhängig von Ihrem Vorwissen und Ihrer Übungszeit.
Sie arbeiten mit typischen Datenanalyse-Szenarien und lernen, wie man Ergebnisse nachvollziehbar begründet.
Einheitliche Module: Grundlagen, Anwendung, Fehlerbilder und Abschlussaufgabe. So behalten Sie den Überblick.
Je nach Kurs: SQL, Python, Statistik, BI-Logik und Grundlagen für Machine Learning – mit Fokus auf Anwendung.
Sie erhalten Feedback zu Ihren Lösungen und lernen, wie man Annahmen, Grenzen und Interpretation sauber formuliert.
Schreiben Sie uns kurz, welche Vorkenntnisse Sie haben und welches Berufsziel Sie verfolgen. Wir helfen Ihnen, einen sinnvollen Einstieg zu finden.