Business-Analyse – Data Analytics und Reporting - Seminar / Kurs von ibo Akademie GmbH

Sicher in der Welt der Daten navigieren

Inhalte

Werden Sie Experte für Data Analytics und treffen Sie geschäftliche Entscheidungen, die wirklich zählen. Denn Daten sind das neue Öl. Sie sind Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen im Unternehmen. Daten sind aber nur nützlich, wenn sie in der richtigen Form den richtigen Empfänger erreichen. Ansonsten entsteht nur eine Datenwüste. Aus Daten nützliche Informationen zu erzeugen, ist einerseits eine Kunst, andererseits aber auch ein Handwerk, das man erlernen kann. Wir geben Ihnen das richtige Vorgehen und die besten Methoden an die Hand. Lernen Sie praxisorientierte Tools kennen. Mit Übungen, Fallbeispielen und eigenen Praxisfällen wenden Sie die Inhalte direkt an. In dieser Weiterbildung lernen Sie alle wichtigen Fachbegriffe, Konzepte und deren Bedeutung kennen, ohne überflüssiges Fachkauderwelsch. Anhand intuitiver Übungen begreifen Sie die Prinzipien und Anwendungsgebiete. Es werden dabei keine IT-Kenntnisse vorausgesetzt. Machen Sie sich mit diesem Data Analytics Seminar fit, um Ihre Aufgaben rund um Datenanalyse perfekt auszuführen.

Überblick Data Analytics, Business Intelligence und Co.

  • Begriffe und Konzepte einordnen wie Descriptive Analytics, Prescriptive Analytics, Data Science, Business Analytics
  • Das richtige Vorgehensmodell für die eigene Praxis
  • Zusammenhänge zwischen Geschäftsprozessen und Daten verstehen
Auswertungen mit Datenbanken
  • Datenbankabfragen mit SQL und NoSQL
  • Umgang mit fehlenden und fehlerhaften Daten (Data Cleansing)
  • Daten miteinander verknüpfen (Joins)
  • Sortieren und Gruppieren von Abfrageergebnissen (Grouping)
  • Kennzahlen aus Daten ableiten
  • Abfrageergebnisse aufbereiten
Entscheidungsbäume und Random Forests
  • Geschäftslogik aus Daten ableiten (Decision Trees)
  • Machine-Learning-Algorithmus verstehen
  • Lernziele festlegen (Labeling)
  • Vor- und Nachteile der Entscheidungsbäume in der Praxis
  • Zuverlässigkeit der Entscheidung verbessern (Random Forests)
Textklassifikation
  • Analyse unstrukturierter Textdaten
  • Klassifikation anhand von Schlüsselwörtern
  • Vorbereitung von Daten für die Klassifikation (Pre-Processing, Word Embeddings)
  • Automatische Klassifizierung von Texten mit Machine Learning
Data Mining
  • Zusammengehörige Daten finden (Clusteranalyse)
  • Beziehungen in Datensätzen erkennen (Assoziationsanalyse)
  • Auffälligkeiten in Daten (Ausreißer erkennen)
  • Auswertungen mithilfe von Tools
Predictive Analytics
  • Die Zukunft vorhersagen: Zeitreihen-Prognose
  • Qualität von Prognosen messen (Accuracy und Loss)
  • Regressionsanalyse (Anwendungsbeispiel: Betrugsfallerkennung)
  • Umgang mit sehr kleinen Datenmengen (Imbalanced Dataset)
  • Fortgeschrittene Methoden wie neuronale Netze
Analyseergebnisse präsentieren
  • Analyseergebnisse verständlich aufbereiten und darstellen
  • Reports erstellen und designen
  • Gelungene und adressatengerechte Kommunikation
  • Data Storytelling
  • Visual Analytics, Datenvisualisierung
Übungen, Praxisfälle und Anwendungen zu jedem Thema
  • Fallbeispiele
  • Praxisübungen am Rechner
Werden Sie Experte für Data Analytics und treffen Sie geschäftliche Entscheidungen, die wirklich zählen. Denn Daten sind das neue Öl. Sie sind Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen im Untern ... Mehr Informationen >>

Lernziele

Sie analysieren systematisch Daten und bereiten diese auf Sie beherrschen praxisgerechte Werkzeuge und Tools Sie wenden ein systematisches Vorgehen an, um alle Aspekte einer Datenanalyse zu berücksichtigen Sie kennen die aktuellen Trends zu Data Analytics und können diese für sich nutzen Sie visualisieren Analyseergebnisse professionell, intuitiv verständlich und empfängergerecht Sie begleiten den gesamten Datenlebenszyklus von „raw to ready“ Sie wenden die Inhalte direkt an Praxisfällen an
Sie analysieren systematisch Daten und bereiten diese auf Sie beherrschen praxisgerechte Werkzeuge und Tools Sie wenden ein systematisches Vorgehen an, um alle Aspekte einer Datenanalyse zu berücksic ... Mehr Informationen >>

Zielgruppen

Business Analyst, Data Analyst, Data Scientist, Risk Analyst, Financial Analyst, Big Data Analyst, Data Analyst BI, Data Engineer, Data Steward, Data Architect

SG-Seminar-Nr.: 6876867

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