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: 4 Wochen
Montag – Freitag: 9.00 – 18.00 Uhr (GMT)
Insgesamt: 180 Unterrichtseinheiten
*1 UE = 45 Minuten

Unterrichtseinheiten (UE)

Themen

Allgemeines Verständnis für Technologie

Python

Datenbanken, Modelle und Visualisierungen

Umweltfreundliche IT

Praxisphasen

180

Unterrichtseinheiten Vollzeit-Bootcamp insgesamt

Data Analyst Kompaktkurs Teilzeit:

Dauer, Inhalt, zeitliches Konzept

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

Unterrichtseinheiten (UE)

Themen

Allgemeines Verständnis für Technologie

Python

Datenbanken, Modelle und Visualisierungen

Umweltfreundliche IT

Praxisphasen

168

Unterrichtseinheiten Teilzeit-Bootcamp insgesamt

Mehr über den Kurs

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.

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: 27.11.2023 (GMT)

JETZT STARTEN!

Nächster Starttermin Vollzeitkurs: 09.10.2023 (GMT)

Lehrinhalte

Vollzeitkurs: 180 Unterrichtseinheiten insgesamt, 1 UE = 45 min

Teilzeitkurs: 168 Unterrichtseinheiten insgesamt, 1 UE = 45 min

Data Analyst Kompaktkurs

Unterrichtseinheiten (UE)

Allgemeines Verständnis für Technologie

42 (Vollzeit)
42 (Teilzeit)

Einführung in DA, DS, DE

2 (Vollzeit)
2 (Teilzeit)

Mathematik & Statistik

Datenstrukturen
Funktionen und Graphen
Fakultativ
Wahrscheinlichkeit
Modulus
Logische Sätze und Wahrheitstabellen
Mengen und algebraische Gesetze auf Mengen
Skalare/ Vektoren und Matrixoperationen

10 (Vollzeit)
10 (Teilzeit)

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 (Vollzeit)
10 (Teilzeit)

Kalkulation

Differentialrechnung
Integralrechnung
Mittelwertsatz (Mean Value Theorem)
Stetigkeit, Differenzierbarkeit
Partielle Differenzierung

8 (Vollzeit)
8 (Teilzeit)

Microsoft Excel, Word, PowerPoint

4 (Vollzeit)
4 (Teilzeit)

Einführung in Python

4 (Vollzeit)
4 (Teilzeit)

Einführung in ML

4 (Vollzeit)
4 (Teilzeit)

Python-Schulung

38 (Vollzeit)
38 (Teilzeit)

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 (Vollzeit)
16 (Teilzeit)

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 (Vollzeit)
22 (Teilzeit)

Datenbanken, Modelle und Visualisierungen

40 (Vollzeit)
40 (Teilzeit)

SQL

8 (Vollzeit)
8 (Teilzeit)

EDA und Modellierung

Konzepte von Regressions- und Klassifikationsmodellen
Bewertungsmatrizen für Regression und Klassifikation
Sie implementieren oder Python-Pakete verwenden

12 (Vollzeit)
12 (Teilzeit)

Git

4 (Vollzeit)
4 (Teilzeit)

Tableau

8 (Vollzeit)
8 (Teilzeit)

Apache Airflow

4 (Vollzeit)
4 (Teilzeit)

Spark

4 (Vollzeit)
4 (Teilzeit)

Umweltfreundliche IT

16 (Vollzeit)
16 (Teilzeit)

Praxiseinheiten über den Kurs verteilt (Teilzeit)
Praxiseinheiten über den Kurs verteilt (Vollzeit)

44 (Vollzeit)
32 (Teilzeit)

Summe der Unterrichtseinheiten Teilzeit-Bootcamp
Summe der Unterrichtseinheiten Vollzeit-Bootcamp

180
168

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