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Online-Training
4 Monate
3 Module + 1 Abschlussprojekt
(Quer)Einsteigende
Deutsch
Abschlusszertifikat
4.990,00 €
inkl. MwSt.
Kapitel 1: Relationale Datenbanken
Im ersten Kapitel steigst Du in das Thema Datenbanken ein. Du lernst, was Datenbanken sind und wo sie warum eingesetzt werden. Du verstehst, wie relationale Datenbanken aufgebaut sind und kennst ihre Vor- und Nachteile. Du tauchst tiefer in ER-Diagramme (Entity-Relationship-Modell) ein und lernst sie zu lesen. Du baust Dein Wissen rund um die wichtigsten SQL-Begriffe auf und verortest SQL als die Sprache, um mit relationalen Datenbanken zu kommunizieren. Du bekommst einen Überblick, wie diese Interaktion funktioniert und was SQL alles leisten kann.
Kapitel 2: Basic SQL
Im zweiten Kapitel lernst Du selbstständig SQL-Queries zu schreiben und relationale Datenbanken auszulesen, um unternehmensrelevante Informationen zu extrahieren. Dabei unterscheidest Du Datenformate voneinander, lernst die boolesche Logik kennen und filterst Tabellen mit booleschen Operatoren. Im ersten Praxisprojekt wendest Du die bisherigen Lerninhalte an und baust Dir ein Toolkit auf, um Daten zu filtern, zu gruppieren, zu sortieren und zu verbinden (Join).
Kapitel 3: Advanced SQL
Im dritten Kapitel konzentrierst Du Dich auf fortgeschrittene SQL-Konzepte und Techniken und wie Du diese nutzt, um Grenzen grundlegender SQL-Abfragen zu überwinden. Dazu zählen 4 Konzepte, um Query-Resultate wiederzuverwenden: Subqueries, Views, Common Table Expressions (CTEs) sowie die Tabellenerstellung. In mehreren Anwendungsfällen lernst Du fortgeschrittene Filter- und Verbindungsmethoden mithilfe von verschachtelten SQL-Queries. Darüber hinaus lernst Du, Deine Abfragen zu beschleunigen (Indexes) und wendest im zweiten Praxisprojekt alle bisher vermittelten Lerninhalte an.
Kapitel 4: SQL in der Praxis
Im letzten Kapitel steht das Abschlussprojekt im Fokus. Dabei analysierst Du eine komplett neue Datenbank selbstständig – von der ersten Exploration bis zur letzten Query. Dafür vermitteln wir Dir zwei weitere wichtige Konzepte, die oft im Arbeitsalltag mit SQL auftauchen: Du lernst, wie Du mit Common Table Expressions (CTEs) auch bei komplexen Queries den Überblick behältst. Du baust zudem vertieftes Wissen zu analytischen Funktionen auf, um Ranglisten zu erstellen oder laufende Summen über längere Zeiträume zu bilden. Zusätzlich bekommst Du einen Überblick, wie Du nach dem Training SQL in der Praxis einsetzen kannst und welche Tools Dir dafür zur Verfügung stehen.
Kapitel 1: Einführung in Power BI
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.
Kapitel 2: Datenaufbereitung und -visualisierung
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.
Kapitel 3: Dashboards und Data Storytelling
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.
Kapitel 4: Fortgeschrittene Themen
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.
Im Abschlussprojekt wendest Du Deine bisherigen Lerninhalte an und durchläufst den gesamten Prozess der Datenanalyse – vom Einlesen und Bereinigen von Daten, über die Analyse bis hin zum Data Storytelling. Du vertiefst Deine neu erlangten BI-Fähigkeiten, indem Du die Unpünktlichkeit im Flugverkehr an einem wichtigen Drehkreuz mithilfe realer Datensätze analysierst. Du setzt SQL und MS Power BI zusammen ein und untersuchst und visualisierst Flugverspätungen am Los Angeles International Airport, die Du eine Ergebnispräsentation aufbereitest.
StackFuel bietet Dir eine innovative Lernumgebung, mit der Du Deine Datenkompetenz auf die effektivste Weise weiterentwickelt – interaktiv und mit echten Praxisaufgaben. Lerne zu programmieren in unserem Data Lab und entwickle Algorithmen und Automatisierungen mit realen Datensätzen aus der Industrie. Überzeuge Dich jetzt und profitiere von 80 % Praxisanteil in unseren Trainings.
Ob Mitarbeitende, Arbeitslose oder Führungskräfte – wir entwickeln Dich zum Datentalent mit unseren förderbaren Weiterbildungen und Umschulungen, die für jede Fachabteilung und jede Karrierestufe passen. Dabei stellen wir Deinen Lernerfolg mit unserem engagierten Mentoring Team sicher und blieben immer am Ball mit Dir. Unsere Praxisaufgaben und Projekte machen Dich fit für den Umgang mit den neuesten Technologien und Anwendungen.
Mit einem Bildungsgutschein kannst Du Dir Deine Weiterbildung zu 100 % durch das Jobcenter oder die Agentur für Arbeit finanzieren lassen, wenn Du aktuell arbeitslos oder arbeitssuchend registriert bist.
Wenn Du berufstätig bist, kannst Du Deine Weiterbildung vom Arbeitgeber teilweise oder ganz über das Qualifizierungschancengesetz finanzieren lassen – unabhängig von Qualifikation, Alter und Betriebsgröße.
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Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Und allein 2021 wurden mehr als 80.000 Stellen für IT-Fachkräfte in Deutschland ausgeschrieben. 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.
Nein, die Weiterbildung ist zeitlich flexibel und berufsbegleitend gestaltet. Du kannst uneingeschränkt Deinem Beruf nachgehen und kannst Dir Deine Lernzeiten so legen, wie sie für Dich zeitlich am besten passen. Solltest Du plötzlich doch mehr Zeit zur Verfügung haben, kannst Du Dich gerne bei uns per E-Mail melden und wir schalten in Deinem Konto die Lerninhalte für die Teilzeit-Variante frei. In dieser Variante kannst Du die Weiterbildung innerhalb von nur vier Wochen absolvieren. Solltest Du merken, dass Du doch mehr Zeit brauchst, kannst Du die Inhalte dennoch in der Regelzeit absolvieren.
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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