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Datenanalytik IHK

Studieninhalte

Die Bausteine Ihrer Qualifizierung. Ihr Zertifikatslehrgang Datenanalytik IHK ist in fünf übergreifende Themenblöcke unterteilt. Sie steigen mit "Grundlagen und Einführung in Data Analytic“ ein, befassen sich dann mit der "Datenaufbereitung und Analyse" sowie mit der "Datenvisualisierung und Berichtserstellung". Danach dreht sich alles um "Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz" bevor Sie sich mit "Datenprojekten in der Praxis" befassen. So erhalten Sie das nötige Fachwissen in all den essentiellen Bereichen der Datenanalyse, um perfekt geschult in den neuen Job oder den neuen Fachbereich zu starten.


 
 

 

Grundlagen und Einführung in Data Analytics

  • Überblick über Data Analytics und deren Relevanz
  • Datenstrategien und ihre Umsetzung im Geschäftsleben
  • Einführung in Datenquellen und -typen
  • Grundlegende Konzepte der Datenanalyse und Methoden der Datenbeschaffung
  • Datenmanagement und -pflege

Datenaufbereitung und Analyse

  • Datenqualitätsbewertung und -verbesserung
  • Techniken zur Datenbereinigung und -transformation
  • Tools zur Datenaufbereitung (z.B. Python, Excel)
  • Deskriptive und Inferenzstatistik
  • Einführung in statistische Software

Datenvisualisierung und Berichterstellung

  • Grundprinzipien der Datenvisualisierung
  • Visualisierungstechniken und -tools
  • Einführung in BI-Tools (z.B. Tableau, Power BI)
  • Erstellen von interaktiven Dashboards und Storytelling mit Daten
  • Einsatz von BI-Tools für Reporting und Analyse, inklusive praktischer Übungen zur Berichterstellung

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

  • Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
  • Einführung in gängige Algorithmen und Modellbewertung
  • Neuronale Netze, Deep Learning, und fortgeschrittene ML-Tools
  • Praxisbeispiele und Fallstudien

Datenprojekte in der Praxis

  • Bearbeitung eines Datenprojekts (vom ETL-Prozess über Datenanalyse bis zur Präsentation)
  • Agile Methoden und deren Anwendung in Datenprojekten (z.B. SCRUM)
  • Fallstudien zu erfolgreichen Datenprojekten