Datenanalyse Kurse
Praxisnah lernen, wie aus Rohdaten belastbare Erkenntnisse werden – mit Fokus auf Fähigkeiten, die in datengetriebenen Berufen gefragt sind.
Welche Kompetenzen Sie im Kurs aufbauen
Statistik & Datenverständnis
Fundament für Analysen Grundlagen bis MethodenSie lernen, Daten zu beschreiben, Streuung und Zusammenhänge zu interpretieren und Ergebnisse nachvollziehbar zu begründen – damit Analysen im Arbeitsalltag verständlich bleiben.
Datenaufbereitung & Qualität
Rohdaten nutzbar machen Cleaning & StrukturSie üben typische Schritte wie Bereinigung, Umgang mit fehlenden Werten, Datentypen, Aggregationen und Dokumentation – wichtig für Reporting, Controlling und Analytics.
Datenvisualisierung & Storytelling
Erkenntnisse vermitteln Charts, Dashboards, ReportsSie erstellen Visuals, die Fragen beantworten: Welche Kennzahl ist relevant? Welche Darstellung passt? Wie werden Annahmen und Grenzen transparent gemacht?
Modellierung & datengetriebene Entscheidungen
Von Analyse zu Prognose Methoden einordnenSie lernen, Modelle als Werkzeuge zu betrachten: Ziel definieren, Datenanforderungen prüfen, Ergebnisse bewerten und typische Fallstricke (z. B. Overfitting) erkennen.
In welchen Rollen Datenanalyse-Kompetenzen gefragt sind
Analysen für Prozesse, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlagen; Visualisierung und strukturierte Auswertung von Datenbeständen.
Datenaufbereitung, Qualitätschecks und verständliche Berichte für Budgetplanung, Abweichungsanalysen und Steuerung.
End-to-End-Analyse: Daten verstehen, bereinigen, auswerten, Ergebnisse dokumentieren und in Dashboards kommunizieren.
Grundlagen für Modellverständnis und Evaluation; wichtig als Schritt in Richtung datengetriebener Projekte und Prototypen.
Auswertung von Nutzer- und Kampagnendaten, Ableitung von Hypothesen und Visualisierung von Ergebnissen für Teams.
Blick auf Datenqualität, Dokumentation und nachvollziehbare Auswertungslogik – relevant für verlässliche Entscheidungen.
Aufbau, Übungen und Lernprozess
Sie lernen, wie man Analyseziele formuliert, passende Kennzahlen auswählt und die Datenlage realistisch einschätzt. So entsteht ein klarer Rahmen für die Auswertung.
Mit praxisnahen Aufgaben trainieren Sie Cleaning-Schritte, Datenchecks und die Dokumentation von Annahmen. Das hilft, Ergebnisse später im Team zu erklären.
Sie erstellen Visuals, interpretieren Ergebnisse und lernen, wie man Hypothesen strukturiert prüft. Fokus: Verständlichkeit und Nachvollziehbarkeit.
Je nach Kursstufe arbeiten Sie mit Modellideen und lernen, Evaluation und Grenzen einzuordnen. Ziel ist, Modelle sinnvoll zu testen und nicht nur „auszuführen“.
Beratung für Ihren Lernweg
Wenn Sie wissen möchten, welcher Kursumfang zu Ihrem Hintergrund passt (z. B. Einsteiger, Umsteiger oder Vertiefung), schreiben Sie uns. Wir besprechen Lernziele, Voraussetzungen und den geplanten Ablauf.
Düsseldorf (Adresse)
Vornexalinqrtm, Hauptstraße 29, 19626 Düsseldorf