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Data Analyst*in (IHK)


Aktueller Kurstermin

Montag, 15.03.2021 in Karlsruhe

Alternative Kurstermine

Zu diesem Kurs gibt es derzeit keine Alternativtermine.

Ich berate Sie gerne!

Nina Koppanyi
0721 / 174-222
0721 / 174-251
info@ihk-biz.de
Dauer:
52 UE
Unterricht:
- 15.03.2021 / 28.06.2021 14:00-18:00 h - 2 Präsenztage
- 11 Webinare 17:00-20.00 h - Online

15.03.21 / 14:00 -18:00 Uhr - Startveranstaltung 4h (Präsenz)

22.03.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 1 (online)
29.03.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 1 (online)

12.04.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 2 (online)
19.04.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 2 (online)

26.04.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 3 (online)
03.05.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 3 (online)
10.05.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 3 (online)

17.05.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 4 (online)
31.05.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 4 (online)
07.06.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 4 (online)

21.06.21 / 17:00-20:00 Uhr – Modul 5 (online)
28.06.21 / 14:00-18:00 Uhr – Abschlusspräsentationen und Kursabschluss (Präsenz oder online)
Kosten:
1490,00 €
ermäßigbar

Ihr Nutzen / Darum geht's

Unternehmen ...
... gestalten ihre Arbeitsprozesse effizienter und nachhaltiger.
... erweitern die unternehmerischen Handlungsspielräume in der digitalisierten Arbeitswelt.
... gewinnen Transparenz und treffen sichere Entscheidungen.
... bieten ihren Kunden neue Zusatznutzen für ihre Produkte und Dienstleistungen.
... steigern die Innovationsbereitschaft der Mitarbeiter und somit die Innovationskraft des Unternehmens.
... stärken die Wettbewerbsfähigkeit durch Mitarbeiter, die Mehrwerte prozesssicher aus Daten generieren.
... binden Fachkräfte und präsentieren sich als attraktive Arbeitgeber.
... sichern Qualitätsstandards durch prozesssichere Mitarbeiter.
Teilnehmer ..
... entwickeln Lösungen und Prozesse für ihr direktes betriebliches Umfeld und setzen diese um. Dadurch steigern sie die Identifikation mit der Aufgabe und die Zufriedenheit mit dem Arbeitsplatz.
... schärfen den Blick für die Wertschöpfungskette. Sie steigern so die Sicherheit für das eigene berufliche Handeln im Umgang mit Daten.
... trainieren die Arbeit mit interdisziplinären Teams.
... lernen Chancen und Möglichkeiten der Data Analytics für die berufliche Tätigkeit kennen und nutzen diese für berufliche und persönliche Ziele.

Zielgruppe

Er wendet sich an Mitarbeiter, die ein Grundverständnis für Daten und Datenbearbeitung haben. Die vermittelten Kompetenzen sollen helfen, nachhaltig Mehrwerte aus Daten zu generieren, ohne eine Programmiersprache erlernen zu müssen.
Der Aufbau und die Methodik sind so konzipiert, dass möglichst viele Fachkräfte sich zum Data Analysten ausbilden lassen können.

Lernziel

Teilnehmer, die diesen Kurs erfolgreich absolvieren, bauen sich sowohl ein fundamentales Wissen als auch praxisorientierte Umsetzungsfähigkeiten in den Bereichen der Datenverarbeitung und Datenanalyse auf. Sie verstehen die Funktionsweisen von Datenprozessen, können sie planen und effizient und agil in die Realität umsetzen. Für die Durchführung von Datenanalysen beherrschen sie intuitive, visuelle Tools und wissen sie in ihrer betrieblichen Tätigkeit effektiveinzusetzen. Sie können auch komplexe Daten und Sachverhalte anschaulich und interaktiv visualisieren und somit ein Maximum an Information zur Verfügung stellen.

Lerninhalt

Modul 1: Grundlagen der Data Analytics - Der ETL-Prozess

- Aufgaben und Funktionen der Data Analytics kennen
- Visuelle Analytics-Werkzeuge verstehen und sicher anwenden
- Den ETL-Prozess verstehen und anwenden
- Mit explorativer Datenanalyse Daten verstehen und visualisieren
- Datenprozesse effizient organisieren und verständlich dokumentieren

Modul 2: Visuelle Analyse und Reporting -BI-Tools

- Aufgaben und Funktionen von visueller Analyse und Reporting kennen
- BI-Tools verstehen und sicher anwenden
- Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren

Modul 3: Data Analytics für Fortgeschrittene - Datenbanken, Machine Learning, Workflow Control

- Sicherer Umgang und Arbeiten mit Datenbanken
- Verschiedene Typen des Maschinellen Lernens und deren Anwendungsgebiete verstehen
- Kenntnisse zu Datenmodellierung und Maschinellem Lernen umsetzen und für eigene Datenmodelle anwenden
- Methoden für Strukturierung und Kontrolle von Workflows anwenden

Modul 4: Datenprojekte - bewerten, planen und umsetzen

- Verstehen, wie man Datenprojekte sicher plant und richtig argumentiert
- Projektparameter und -ziele anschaulich formulieren und visualisieren
- Agile Methoden anwenden, um flexible Datenprojekte effizient zu realisieren

Modul 5: Praktisch umsetzen - Datenprojekte planen, Modelle erstellen und Vorhersagen treffen

- Wissen über Data Analytics im beruflichen Kontext anwenden
- Anforderungen und Ziele für sich ständig ändernde Aufgabenstellungen darstellen und formulieren
- Informationskanäle kennen, die einen Ausblick auf Weiterentwicklungen in der Datenanalytik geben
- Verbesserungspotenzial durch Datenanalytik erkennen und entsprechende Entwicklungen anstoßen

Voraussetzungen

Den bestmöglichen Nutzen können Teilnehmer erzielen, die folgende Voraussetzungen mitbringen:
- Neugier auf berufliche Nutzungsmöglichkeiten digitaler Tools
- IT-Grundkenntnisse im beruflichen Umfeld
- Interesse an Datenprozessen
- Erfahrungen im Umgang mit Daten in Tabellenkalkulationsprogrammen
- Empfehlung: erste Erfahrungen in der beruflichen Praxis. Insofern ist der Lehrgang auch für die Zielgruppe der Auszubildenden geeignet.
- Programmierkenntnisse sind nicht notwendig

Teile des Lehrgangs werden Live-Online durchgeführt. Die Teilnahme an unserer Live-Onlineweiterbildung ist per Desktop-PC oder Mac möglich.
Alternativ ist via App auch eine Teilnahme per Smartphone (Android und Apple) oder Tablet möglich.

Um den Dozenten hören zu können, benötigen Sie zwingend ein Gerät mit Lautsprechern / Tonausgabe. Zur optimalen und vereinfachten Kommunikation empfehlen wir die Teilnahme mit einem Headset und einer Webcam.

Der Lehrgang enthält Übungen, die mit der Analytics-Plattform KNIME und dem BI-Tool Tableau durchgeführt werden. Für die Anwendungen sind PC oder Mac erforderlich. Freie Lizenzen und Systemanforderungen finden Sie unter:
https://www.knime.com/software-overview
https://public.tableau.com/de-de/s/download

Dateien

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