Bildung und Qualifikation

Data Analyst (IHK)

Ein 3D Bild einer Gühlampe die angeschaltet ist und von einer Hand berührt wird. Im Hintergrund sieht man eine Stadt.
© fotolia sdecoret

Daten sind die Basis der Digitalisierung. In nahezu allen Branchen sind Fachleute gefragt, die dieses „Kapital“ heben und gezielt nutzen können, um Arbeits- sowie Geschäftsprozesse effizienter und innovativer zu gestalten und die Wertschöpfung weiterzuentwickeln.

Vorgehensweise und Lernmethodik

Online-Auftaktveranstaltung, fünf Trainingsmodule und ein Abschlusstest mit insgesamt 57 Lehrgangsstunden als Live-Online-Training und ca. 13 Lehrgangsstunden als modulbegleitetes Selbstlernstudium.

Zielgruppe

Der Lehrgang richtet sich an Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, erste Erfahrungen im Umgang mit Daten z. B. in Tabellenkalkulationsprogrammen wie MS-Excel sollten jedoch vorhanden sein.

Nutzen

Der Data Analyst (IHK) kann ….

  • das Potenzial der Datennutzung zur Optimierung von Arbeits- und Geschäftsprozessen praxisorientiert analysieren
  • datengestützte Entscheidungen z. B. in Produktion, Marketing oder Logistik fördern
  • zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beitragen
  • unternehmensspezifische Datenprojekte konzipieren und umsetzen
  • seine beruflichen Perspektiven innovativ verbessern

Inhalte

Auftaktveranstaltung

Technik-Check, Teilnehmererwartungen und Einführung in das Lehrgangsprogramm

Grundlagen der Data Analytics – der ETL-Prozess

Aufgaben und Funktion der Data Analytics, visuelle Analytics-Werkzeuge nutzen, Datenprozesse organisieren und dokumentieren

Visuelle Analyse und Reporting – BI-Tools

Aufgaben und Funktionen visueller Analysen und Reportings kennenlernen, BI-Tools sicher nutzen, Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren

Data Analytics für Fortgeschrittene – Machine Learning, Workflow Control

Mit Datenbanken souverän arbeiten, maschinelles Lernen und seine Potenziale verstehen, Datenmodelle für maschinelles Lernen entwickeln, Methoden für das Workflow Control anwenden

Datenprojekte – bewerten, planen, umsetzen

Planung und Kommunikation von Datenprojekten, Projektparameter und -ziele transparent vermitteln, agile Methoden für mehr Projekteffizienz

Praxistraining

Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden, Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungs­potenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen

Abschlusstest

Kurzpräsentation eines (eigenen) Data Analytics-Projekts sowie Diskussion und Abschlussgespräch (insg. ca. 45 Minuten). Es können Kleingruppen mit mehreren Teilnehmenden gebildet werden

Investition: 2.290€

Diese Weiterbildungsmaßnahme findet ausschließlich als Online-Zertifikatslehrgang statt. Alle Details finden Sie im angehängten Dokument.

Ort: Online

Alle Details zu den Terminen finden Sie im angehängten Flyer.


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Artikelnr: 252125