Data Analyst Kompaktkurs

Starte deine Karriere als Data Analyst mit unserem Data Analyst Kompaktkurs und lege den Grundstein für deine berufliche Zukunft im Bereich Business Intelligence.

Data Analyst Kompaktkurs:

Dauer, Inhalt, zeitliches Konzept

Kompaktkurs Vollzeit:

Dauer des Bootcamps: 6 Wochen
Montag – Freitag: 9.00 – 18.00 Uhr (GMT)
Insgesamt: 168 Unterrichtseinheiten
*1 UE = 45 Minuten

Kompaktkurs Teilzeit:

Dauer des Bootcamps: 12 Wochen
Dienstag | Mittwoch | Donnerstag: 16.00 – 19.15 Uhr = 4 Unterrichtseinheiten
Jeden zweiten Samstag: 9 Uhr – 12.30 Uhr = 4 Unterrichtseinheiten
Insgesamt: 168 Unterrichtseinheiten
*1 UE = 45 Minuten

Lerneinheiten (LU)
Themen
20
Allgemeines Verständnis für Technologie
48
Python
52
Datenbanken, Modelle und Visualisierungen
16
Umweltfreundliche IT
32
Praxisphasen
168
Unterrichtseinheiten insgesamt

Mehr über den Kurs

Compact Course

Dieser Weiterbildungskurs vermittelt den Teilnehmern praxisnahe Inhalte und anwendungsbezogene Fähigkeiten im Themenbereich Data Analytics. Datenanalyst:innen nutzen Daten, um Fragen zu beantworten und Ergebnisse zu kommunizieren, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Der Kurs vermittelt in kompakter Form verschiedene Inhalte und Fähigkeiten, die für die beruflichen Anforderungen eines Junior Data Analyst erforderlich sind.

Dieser Kurs richtet sich speziell an Personen, die eine Affinität im Bereich Mathematik, Statistik, Informatik oder Naturwissenschaften haben und keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder der Programmiersprache Python besitzen. Der Kurs bereitet auf die Rolle der Datenanalyst:in und den Aufgaben sowie Herausforderungen vor.

Die folgenden Module bilden die Grundlage für den Wissenstransfer:

  • Virtueller Frontalunterricht hybrid in Präsenz vor Ort und/oder über Teams oder ähnliches VC (Virtual Classroom) mit Trainer
  • Unterrichtsbegleitende Übungen (selbständig)
  • Teamorientierte Gruppenarbeit
  • Praktische Beispiele und Hands-on Übungen
  • Lernerfolgskontrollen

Du solltest über grundlegende IT-Kenntnisse verfügen – etwa im Umgang mit Office-Produkten und dem Internet. Außerdem sollten die Teilnehmenden über gute Englischkenntnisse verfügen.

Data Analyst Compact Course

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat von Greenbootcamps, in dem die Kursinhalte und ggf. die Benotung aufgeführt sind.

Die Teilnehmenden arbeiten mit den Materialien der Trainer:innen, die während des Kurses verteilt werden.

MS Office, Internetzugang, fortgeschrittene Open-Source-Anwendungen (wie MS Power BI Desktop, Hadoop, Anaconda), Lernmanagementsystem, Online-Kommunikationssystem.

Die Ausbildung wird von Maßnahmen zur Unterstützung bei der Bewerbung begleitet. Ziel ist es, den Teilnehmenden den Zugang zu einer Beschäftigung im BI-Sektor zu ermöglichen.

JETZT STARTEN!
Nächster Starttermin Teilzeitkurs: 24.07.2023 (GMT)
JETZT STARTEN!
Nächster Starttermin Vollzeitkurs: 18.09.2023 (GMT)

Lehrinhalte

168 Unterrichtseinheiten insgesamt, 1 UE = 45 min

Data Analyst Kompaktkurs
Unterrichtseinheiten (UE)
Allgemeines Verständnis für Technologie
42
Einführung in DA, DS, DE
2
Mathematik & Statistik
  • Datenstrukturen
  • Funktionen und Graphen
  • Fakultativ
  • Wahrscheinlichkeit
  • Modulus
  • Logische Sätze und Wahrheitstabellen
  • Mengen und algebraische Gesetze auf Mengen
  • Skalare/ Vektoren und Matrixoperationen
10
Deskriptive Statistik
  • Mittelwert, Median, Modus, Maximum, Minimum, Standardabweichung, Varianz und die Graphen
  • Fehler: RMSE, MAE, MSE…
  • Verteilungen und Diagramme
  • Chi-Quadrat
  • Korrelation
  • Eigenwerte/Vektoren
  • t-Test (Hypothesentest)
  • ANOVA (Varianzanalyse)
  • OLS-Regression
10
Kalkulation
  • Differentialrechnung
  • Integralrechnung
  • Mittelwertsatz (Mean Value Theorem)
  • Stetigkeit, Differenzierbarkeit
  • Partielle Differenzierung
8
Microsoft Excel, Word, PowerPoint
4
Einführung in Python
4
Einführung in ML
4
Python-Schulung
38
Python-Programmierung (Grundlagen)
  • Einführung in das Jupiter-Labor
  • Bewährte Kodierungsverfahren
  • Grundlagen:
    – Numerische Variablentypen
    – Strings
    – If-Anweisung (if, elif, else)
    – Schleifen (while, for)
  • Datenstrukturen in Python
    – Verzeichnisse
    – Sätze
    – Veränderlichkeit
    – Wörterbücher
    – Verständnis
16
Python-Programmierung (Fortgeschrittene)
  • Funktionen
    – Einführung in die Funktionen
    – Funktionsdefinitionen
    – Aufrufen von Funktionen
    – Lambda-Funktionen
    – Herausforderungen der Funktion
  • Einführung in die Pandas
    – Pandas-Funktionalitäten
    – Visualisierung von Pandas
    – Übung zu Funktionalitäten und Visualisierungen
    – Mehr Übung mit EDA
    – Datenrahmen und Kombination von Datenrahmen
  • Einführung in numpy
    – Numpy-Funktionalitäten
    – Übung zu Numpy-Funktionalitäten
    – Umgang mit Daten und Zeitdaten
  • Visualisierung von Daten
    – Matplotlib
    – Seaborn
22
Datenbanken, Modelle und Visualisierungen
40
SQL
8
EDA und Modellierung
  • Konzepte von Regressions- und Klassifikationsmodellen
  • Bewertungsmatrizen für Regression und Klassifikation
  • Sie implementieren oder Python-Pakete verwenden
12
Git
4
Tableau
8
Apache Airflow
4
Spark
4
Umweltfreundliche IT
16
Praxistage über den Kurs verteilt
32
Summe der Unterrichtseinheiten
168

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