Einführung in die Datenanalyse - eLearning
450,00 EUR
- 20 hours
Dieser Kurs zur Datenanalytik vermittelt grundlegende Konzepte der Datenanalyse anhand von Fallstudien und Beispielen aus der Praxis und gibt Einblicke, wie man Datenanalyseprinzipien im eigenen Unternehmen anwenden kann. Sie lernen über Projekt-Lebenszyklen, den Unterschied zwischen Datenanalytik, Datenwissenschaft und maschinellem Lernen; den Aufbau eines Analyserahmens sowie die Nutzung von Analysewerkzeugen, um geschäftliche Einsichten zu gewinnen.
Hauptmerkmale
Sprache
Kurs und Material sind auf Englisch
Niveau
Anfängerfreundlich
Zugang
1 Jahr Zugang zur Selbstlern-eLearning-Plattform rund um die Uhr
3 Stunden Videomaterial
mit 20 Stunden empfohlener Lernzeit & Übungen
Keine Prüfung
Für den Kurs gibt es keine Prüfung, aber die Studierenden erhalten ein Zertifikat über die abgeschlossene Ausbildung
Lernergebnisse
Am Ende dieses Einführungskurses in Datenanalytik als E-Learning werden Sie in der Lage sein:
Probleme
Verstehen Sie, wie man analytische Probleme in realen Szenarien löst
Ziele
Definieren Sie effektive Ziele für Analytikprojekte
Datenvisualisierung
Verstehen Sie die Bedeutung der Datenvisualisierung, um effektivere Geschäftsentscheidungen und einen höheren ROI zu erzielen.
Diagramme
Verstehen Sie Diagramme, Grafiken und Werkzeuge, die für die Analytik verwendet werden, und nutzen Sie sie, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Framework
Create an analytics adoption framework Identify upcoming trends in data analytics
Daten
Arbeite mit verschiedenen Datentypen
Kurszeitplan
Überblick über Datenanalytik
Lektion 01
- Einleitung
- Datenanalytik: Bedeutung
- Digitale Analytik: Auswirkungen auf die Buchhaltung
- Überblick über Datenanalytik
- Arten der Datenanalyse
- Deskriptive Analytik
- Diagnoseanalytik
- Prädiktive Analytik
- Präskriptive Analytik
- Datenanalytik: Amazon Beispiel
- Vorteile der Datenanalyse: Entscheidungsfindung
- Vorteile der Datenanalyse: Kostenreduktion
- Data Analytics Benefits: Amazon Example
- Datenanalytik: Weitere Vorteile
- Wichtigste Erkenntnisse
Umgang mit verschiedenen Datentypen
Lektion 02
- Einleitung
- Terminologien in der Datenanalyse - Teil Eins
- Terminologien in der Datenanalyse - Teil Zwei
- Datentypen
- Qualitative und quantitative Daten
- Datenniveaus der Messung
- Normalverteilung der Daten
- Statistische Parameter
- Wichtigste Erkenntnisse
Datenvisualisierung für Entscheidungsprozesse
Lektion 03
- Einleitung
- Datenvisualisierung
- Datenvisualisierung verstehen
- Häufig verwendete Visualisierungen
- Häufigkeitsverteilungsdiagramm
- Schwarmdiagramm
- Bedeutung der Datenvisualisierung
- Werkzeuge zur Datenvisualisierung - Teil Eins
- Werkzeuge zur Datenvisualisierung - Teil Zwei
- Sprachen und Bibliotheken in der Datenvisualisierung
- Dashboard-basierte Visualisierung
- Trends im Bereich BI und Visualisierung
- Herausforderungen bei BI-Software
Datenwissenschaft, Datenanalytik und maschinelles Lernen
Lektion 04
- Einleitung
- Der Bereich Data Science
- Datenwissenschaft, Datenanalytik und maschinelles Lernen - Überschneidungen
- Datenwissenschaft entmystifiziert
- Datenwissenschaft und Geschäftsstrategie
- Erfolgreiche Unternehmen, die Data Science nutzen
- Reisebranche
- Einzelhandel
- E-Commerce und Verbrechensbekämpfungsbehörden
- Analytische Plattformen in verschiedenen Branchen
- Wichtigste Erkenntnisse
Methodik der Datenwissenschaft
Lektion 05
- Einführung
- Methodik der Datenwissenschaft
- Von Geschäftsverständnis zum Analytischen Ansatz
- Von Anforderungen zur Datensammlung
- Vom Verständnis zur Vorbereitung
- Von der Modellierung zur Bewertung
- Von der Implementierung
- Wichtigste ErkenntnisseDatenanalytik in verschiedenen Branchen
Lektion 06
- Einleitung
- Analytik für Produkte oder Dienstleistungen
- Wie Google Analytics nutzt
- Wie Linkedin Analytics nutzt
- Wie Amazon Analytics nutzt
- Netflix: Einsatz von Analysen zur Steigerung der Nutzerbindung
- Netflix: Einsatz von Analysen für den Erfolg
- Medien- und Unterhaltungsindustrie
- Bildungsbranche
- Gesundheitswesen
- Regierung
- Wettervorhersage
Wichtigste Erkenntnisse
Analytik-Framework und neueste Trends
Lektion 07
- Einleitung
- Fallstudie: EY
- Kundenanalyse-Framework
- Datenverständnis
- Datenvorbereitung
- Modellierung
- Modellüberwachung
- Neueste Trends in der Datenanalyse
- Graphenanalytik
- Automatisiertes maschinelles Lernen
- Open-Source-KI
- Wichtigste Erkenntnisse
Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?
Es gibt keine formellen Voraussetzungen
Dieser Kurs ist ideal für jeden, der die Grundlagen der Datenanalyse erlernen und eine Karriere in diesem wachsenden Bereich verfolgen möchte. Der Kurs richtet sich auch an CxO-Ebene und mittleres Management, die ihre Fähigkeit verbessern möchten, Geschäftswert und ROI aus Analysen zu ziehen.
Business Intelligence
Datenanalyst
Datenwissenschaft
Marketinganalyst
Häufig gestellte Frage
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Haben Sie nicht den Kurs oder das Programm gefunden, das für Ihr Unternehmen geeignet wäre? Benötigen Sie eine LMS-Integration? Schreiben Sie uns! Wir werden alles lösen!