Praxisnahe Übungen
Analysen Schritt für Schritt umsetzen
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Datenanalyse Kurse
Praxisorientierte Datenanalyse für berufliche Einsatzfelder
München
Kursformat & Praxisprojekte
Schrittweise Lernpfade
Welche Fähigkeiten vermittelt der Kurs?
Unsere Datenanalyse Kurse sind auf einen professionellen Arbeitsalltag ausgerichtet: Sie lernen, Daten zu verstehen, aufzubereiten, statistisch zu prüfen und Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie in Entscheidungen und Berichte einfließen können. Der Fokus liegt dabei auf konkreten Arbeitsschritten, die in vielen Rollen rund um Analytics, BI und Data Science wiederkehren.
- SQL-Grundlagen bis Abfragen für Analysen: Daten extrahieren, filtern, aggregieren und mit sinnvollen Ergebnissen arbeiten.
- Python für Analyse-Workflows: Daten laden, bereinigen, visualisieren und Auswertungen reproduzierbar gestalten.
- Qualität & Plausibilität: fehlende Werte, Ausreißer, Annahmen und typische Fehlerquellen erkennen.
- Visualisierung & Reporting: Kennzahlen verständlich darstellen und Aussagen an Datenbelege koppeln.
- Statistische Denkweise: Hypothesen prüfen, Zusammenhänge einordnen und Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren.
Für welche Berufe sind die Inhalte besonders relevant?
Die im Kurs erarbeiteten Kompetenzen werden in unterschiedlichen Tätigkeiten nachgefragt. Je nach Ihrem Vorwissen und Ihrer Lernintensität können Sie sich damit gezielt auf Aufgaben in folgenden Bereichen vorbereiten:
Business Intelligence & Reporting
Analysen strukturieren, Kennzahlen aufbereiten und Ergebnisse für Stakeholder verständlich machen.
Data Analyst / Analytics
Daten auswerten, Fragestellungen in Analyseschritte übersetzen und Ergebnisse sauber begründen.
Marketing Analytics
Kampagnen- und Funnel-Daten analysieren, Performance interpretieren und Empfehlungen ableiten.
Operations & Controlling
Prozesse datenbasiert bewerten, Kennzahlenmonitoring aufsetzen und Abweichungen nachvollziehen.
Wie läuft der Unterricht ab?
Der Kurs ist so aufgebaut, dass Sie die Lerninhalte schrittweise anwenden. Üblicherweise wechseln sich kurze Theorieeinheiten mit praktischen Übungen und Auswertungsaufgaben ab. In Projektphasen arbeiten Sie an einer durchgängigen Analyse – von der Datenbasis bis zur Ergebnisdarstellung.
1) Daten verstehen
Zieldefinition, Datenquellen, Datenstruktur und erste Qualitätschecks.
2) Daten aufbereiten
Bereinigung, Transformationen, Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern.
3) Analysieren & prüfen
SQL/Python-Auswertungen, statistische Plausibilität und nachvollziehbare Ergebnisse.
4) Visualisieren & dokumentieren
Charts, Kennzahlenlogik, Schlussfolgerungen und saubere Dokumentation.
Beispielhafte Themen im Kurs
SQL für Analysen
- SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY
- Fensterfunktionen (konzeptionell & praxisnah)
- Qualitätschecks über Aggregationen
Python & Datenaufbereitung
- Pandas-Grundlagen für Analyse
- Missing Values, Duplikate, Datentypen
- Reproduzierbare Auswertungen
Visualisierung & Storytelling
- Diagrammtypen passend zur Fragestellung
- Lesbarkeit, Achsen, Skalen & Kontext
- Berichtsstruktur für Stakeholder
Statistik im Arbeitskontext
- Zusammenhänge vs. Kausalität
- Hypothesen & Interpretation
- Fehlerquellen und Annahmen
Lernziele & berufliche Orientierung
Der Kurs unterstützt Sie dabei, typische Aufgaben aus Datenanalyse-Teams strukturiert anzugehen: Datenbeschaffung, Aufbereitung, Auswertung, Visualisierung und Kommunikation der Ergebnisse. Welche Rolle oder welches Projektprofil sich daraus ergibt, hängt auch von Ihrem Einsatz, Ihrer Vorerfahrung und Ihrer Bereitschaft ab, die Inhalte kontinuierlich zu üben.
Was Sie am Ende praktisch können (je nach Lernfortschritt)
- eine Analyse von der Fragestellung bis zur Ergebnisdarstellung durchziehen
- SQL- und Python-Schritte nachvollziehbar dokumentieren
- Kennzahlen und Visualisierungen so aufbereiten, dass sie in Entscheidungen einfließen können
- Ergebnisse kritisch prüfen und Annahmen transparent machen
Beratung zur passenden Kursstruktur
Sie erhalten eine Orientierung, welche Inhalte zu Ihren Zielen passen und wie der Lernpfad aufgebaut sein kann.
Projektbausteine
SQL, Python, Visualisierung & Dokumentation
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Fragen & Feedback
Klärung von Annahmen und ErgebnissenLernpfade
Anpassung an Vorkenntnisse & Ziele
Fokus auf nachvollziehbare Analysen
Orientierung an typischen Rollenprofilen
Standort & Kontakt
Sie finden Lumtravinovqzp in München. Wenn Sie Fragen zu Terminen, Kursumfang oder Voraussetzungen haben, melden Sie sich gern direkt.
Telefon
Schnelle Kursanfrage
Schreiben Sie uns kurz, welche Richtung Sie anstreben (z. B. Reporting, Marketing Analytics, BI). Wir antworten mit einer Orientierung zum passenden Einstieg.
Kontakt im Überblick
Adresse: Hauptstraße 63, 16854 München
Telefon: +49 30 61436511
E-Mail: [email protected]
USt-IdNr.: DE134123048
Kurs-Orientierung
- Datenaufbereitung SQL & Python
- Analysen & Plausibilität Qualität
- Visualisierung & Reporting Kommunikation
- Statistische Interpretation Grundlagen
