Leitfaden für wirkungsvolle Dashboards in Power BI
Mit dem Training Analytics & Reporting – Fokus Power BI bekommst Du die wichtigsten Grundlagen für Power BI und die Potenziale datengetriebener Entscheidungen an die Hand.
Mit den Best Practices zum Power Query Editor sowie fortgeschrittenen Anwendungsfällen, erstellst Du aussagekräftige Grafiken in MS Power BI, die Du per Drag & Drop in zielgruppengerechten Dashboards aufbereitest und mithilfe von Data Storytelling leicht verständlich präsentierst.
Der Einsteigerkurs richtet sich an alle, die ohne komplexe technologische Fähigkeiten Business Intelligence erlernen möchten, um Daten in Dashboards aufzubereiten. Self-Service BI und die Bedienung intuitiver Tools wie Power BI sind gefragte Fähigkeiten in vielen Fachabteilungen wie Marketing, HR oder Finance. Das Training ist auch für Quereinsteiger:innen geeignet.
Im ersten Kapitel erfährst Du, weshalb datengetriebene Entscheidungen wichtig sind und wie der Workflow von Datenanalysen aussieht. Du lernst die wichtigsten Grundfunktionen von Microsoft Power BI kennen – darunter Daten-, Modell- und Berichtsansichten sowie die Filterfunktionen. Du lädst mehrere Datensätze in der Datenansicht, um ein Datenmodell und Deinen ersten Report zu erstellen.
Im zweiten Kapitel lernst Du anhand praktischer Übungen die Best Practices der Datenvisualisierung kennen und wie Du Visualisierungen ändern und formatieren kannst. Power BI bietet zahlreiche Visualisierungen, die Du in Berichten und Dashboards verwenden kannst. Dabei lernst Du typische Fehler zu vermeiden und bekommst Richtlinien an die Hand, um Grafiken verständlich aufzubereiten. Danach lernst Du, wie Du den Power Query Editor mithilfe von Power BI Desktop für die Datenverarbeitung und die Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen verwendest.
Im dritten Kapitel lernst Du, wie Du Deine Berichte und Analysen in Dashboards arrangierst und mithilfe der wichtigsten Grundsätze des Data Storytellings effizient und leicht verständlich an relevante Zielgruppen vermittelst. Außerdem erlernst Du fortgeschrittene BI-Fähigkeiten. Dazu lernst Du die Grundlagen von Data Analysis Expressions (DAX-Sprache) kennen. Du bekommst grundlegende Konzepte und Best Practices für die Einbindung von DAX in Deinen Berichten an die Hand und lernst, komplexen DAX-Code für Berechnungen zu schreiben, um Spalten, Kennzahlen und Tabellen zu generieren.
Im vierten Kapitel stehen grundlegende Konzepte der Statistik im Fokus. Wir geben Dir die Best Practices für stichhaltige statistische Datenanalysen an die Hand. Zum Abschluss beschäftigst Du Dich mit fortgeschrittenen Methoden von Business Intelligence, die auf Statistik und Machine Learning beruhen. Am Ende kannst Du mithilfe des Drillthrough einen seitenübergreifenden Drilldown nutzen und eine Einflussfaktorenanalyse durchführen.
Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Allein in Deutschland sind derzeit 149.000 IT-Jobs unbesetzt. Vor allem die Nachfrage nach Daten- und KI-Experten nimmt weiterhin enorm zu.
Aber eine Entscheidung für eine Daten-Karriere ist noch so viel mehr als nur eine sichere Zukunftsentscheidung! Als Datenexpert:in beschäftigst Du Dich mit starken, gesellschaftlich relevanten Themen, bist gleichzeitig Tech-Profi und kommunikativ und kreativ. Der Beruf ist abwechslungsreich, lässt sich mit den meisten anderen Berufen kombinieren und bietet ein attraktives Gehalt. Und das Wichtigste: Er ist mit uns zielsicher erlernbar!
Ja, nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst Du ein Abschlusszertifikat von uns, dass Du bei Deinen Bewerbungen vorzeigen kannst. Data Analysts und Data Scientists werden in vielen Wirtschaftsbereichen händeringend gesucht. Selbst ohne einschlägige Berufserfahrungen stehen Deine Chancen auf einen Einstiegsjob also gut. Dazu kommt, dass es in fast jeder Branche Analysten gibt, diese haben dann zwar unterschiedliche Jobtitel, aber die Fähigkeiten, die Du dazu brauchst, sind dieselben, wie die des Data Analyst oder Data Scientist.
Ja, unsere Online-Weiterbildungen sollen Dir die größtmögliche Flexibilität bieten. Grundsätzlich empfehlen wir sechs bis acht Stunden pro Woche zum Lernen einzuplanen. Wann Du diese Zeit einplanen willst, liegt bei Dir und wird von uns nicht vorgeschrieben. In unseren Karrierepfaden, dem Data Analyst und Data Scientist Kurs, bieten wir Dir Live-Webinare, in denen Du unseren Mentor:innen Fragen stellen kannst, an denen Du aber nicht teilnehmen musst, wenn es nicht in Deinen Zeitplan passt.
(Ausgenommen sind Teilnehmende unserer geförderten Weiterbildungen. Diese müssen eine feste Stundenzahl pro Woche wahrnehmen und sind verpflichtet an den Live-Webinaren teilzunehmen.)
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