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Einführung in BI und Data Analytics

Weiterbildung zum Quereinstieg in den Job als Business Intelligence Analyst oder Data Analyst

Abschlusszertifikat

(Quer-)Einsteigende

Vollzeit/Teilzeit

Deutsch, Englisch

Kostenlos mit Bildungsgutschein

Kursbeschreibung

Das Ziel des Einführungskurses ist es, Dir wesentliche Vorkenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln, die Du für eine BI-Analyst- oder Data-Analyst Weiterbildung benötigst. Du lernst, die Tätigkeitsbereiche Business Intelligence und Data Analytics zu beschreiben und einfache Skripte in der Programmiersprache Python zu erstellen.

In diesem Training lernst Du

Einführung in Data Analytics

Data Analytics Tools

Einführung in Python

Einführung in die Datenanalyse
- Vom Sammeln der Daten zur Visualisierung der Analyseergebnisse
- Tätigkeitsbereiche Business Intelligence und Data Analytics
Grundlagen der Programmiersprache Python
- Standard-Datentypen
- Variablen
- Fehlermeldungen
- Wenn-Dann-Verzweigungen

Zielgruppe

Die Weiterbildung ist für Dich und Deine Karrierewünsche geeignet, wenn Du ein abgeschlossenes Studium hast, idealerweise in den Bereichen Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik, BWL, (Wirtschafts-) Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation oder Vorerfahrung besitzt.

Vorraussetzungen für die Teilnahme

Grundkenntnisse Mathematik & Statistik

Erfahre mehr über unser Training
Einführung in BI und Data Analytics

Inhaltsübersicht

1
Tag 1: Einführung in die Lernumgebung

Ziele:

Beschreibung von Tätigkeiten und Unterschieden in den Bereichen Business Intelligence und Data Analytics

Inhalte:

Willkommensrunde
Trainingsablauf und Einblick in die Bausteine
Einführung in die Lernumgebung
Begriffsdefinitionen „Datenanalyse“ und „Business Intelligence“
Tätigkeiten eines BI-Analysts
Case Study Datenanalyse
Fragestellung an die Daten
- Daten sammeln
- Daten strukturieren
- Datenanalyse
- Visualisierung der Ergebnisse

2
Tag 2: Tätigkeiten eines Data Analysts, Einführung in Python Teil 1

Ziele:

Situationsgerechte Verwendung der Standard-Datentypen der Programmiersprache Python und deren native Methoden
Einsatz von Flow-Control-Konzepten

Inhalte:

Begriffsdefinition „Big Data“
Tätigkeiten eines Data Analysts
Überblick und Abgrenzung unterschiedlicher Tools in Business Intelligence und Data Analytics
- SQL, Power BI, Tableau, Qlik, Python, R und weitere
Einführung in Python Teil 1
- Zahlen und in Python
- Variablen
- Fehlermeldungen lesen und verstehen
- Text in Python

3
Tag 3: Einführung in Python Teil 2

Ziele:

Situationsgerechte Verwendung der Standard-Datentypen der Programmiersprache Python und deren native Methoden
Einsatz von Flow-Control-Konzepten

Inhalte:

Funktionen in Python benutzen
Boolean-Datentyp
Wenn-Dann-Bedingungen
Das if-Statement

4
Tag 4: Einführung in Python Teil 2

Ziele:

Situationsgerechte Verwendung der Standard-Datentypen der Programmiersprache Python und deren native Methoden

Inhalte:

Wiederholung Grunddatentypen in Python
Listen und Schleifen Teil 1
- Listen erschaffen
- Listen auslesen
- Listen ändern
- Listen-Methoden
- Listen in Listen

5
Tag 5: Einführung in Python Teil 2

Ziele:

Einsatz von Flow-Control-Konzepten

Inhalte:

Die for-Schleife
Die range-Funktion
Schleifen und Bedingungen kombinieren

FAQ

Warum sollte ich mich für eine Karriere als Datenexpert:in entscheiden?

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!

Bin ich nach der Weiterbildung zum Data Analyst und Data Scientist qualifiziert, in diesem Beruf zu arbeiten und kann den Quereinstieg wagen?

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.

Kann ich mir meine Lernzeit wirklich frei einteilen?

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.

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Das Data Lab von StackFuel bietet für mich einen echten Mehrwert. Hier spürt man den Praxisbezug besonders gut. Die Aufgaben waren immer klar beschrieben und anschaulich dargestellt. So wusste ich immer, was ich machen muss. Das Training an sich war eine großartige Erfahrung!

Alexander Gross
Data Analyst bei AIC Portaltechnik

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Den größten Mehrwert bietet für mich der Praxisbezug. Dank StackFuel kann ich das Erlernte schnell umsetzen und für mich adaptieren. Das ist der echte Lernerfolg hinter den Online-Trainings.

Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE

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Die Inhalte des Online-Trainings von StackFuel waren sehr praxisorientiert. Es gab viele gute Beispiele und Projekte. Das fand ich sehr interessant und lehrreich. Seit dem Training hat sich mein Berufsalltag maßgeblich verändert: Ich bin jetzt Fachreferent für Datenanalysen in meiner Abteilung.

Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen bei IAV GmbH

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Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.

Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH

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