Data Analyst Professional — Von Rohdaten zur Entscheidung
Vollständiger professioneller Lernpfad, um Rohdaten in verlässliche Analysen, nützliche Kennzahlen und direkt nutzbare Empfehlungen für Fachbereiche zu überführen.
Ein Data Analyst überführt Daten aus unterschiedlichen Quellen in verlässliche Informationen, damit Organisationen Situationen verstehen, ihre Leistung messen und bessere Entscheidungen treffen können. Dazu strukturiert er fachliche Fragestellungen, prüft die Datenqualität, erstellt Analysen und Kennzahlen und kommuniziert die Ergebnisse klar an Entscheidungsträger.
Dieser Lernpfad vermittelt den vollständigen Analyseprozess: Scoping einer Entscheidung, Datenqualität und -aufbereitung, Excel, SQL, Power Query, analytische Modellierung, Power BI, Entscheidungsstatistik, Python/pandas, APIs und Automatisierung. Sie lernen außerdem, Ergebnisse zu testen und abzustimmen, Analysen zu dokumentieren, Kennzahlen zu steuern und eine evidenzbasierte professionelle Empfehlung zu vertreten.
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15 Kurse • 150 interaktive Lektionen • 45 bis 75 Stunden dialogorientierte Weiterbildung
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Pack Complet — Data Analyst
399,00 € zzgl. MwSt.
Ersparnis : 124,80 €
74,70 €
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Ersparnis : 9,80 €
Den Beruf Data Analyst verstehen und eine Entscheidung eingrenzen
Die professionelle Rolle eines Data Analysts einnehmen und eine fachliche Anfrage in eine messbare Analysefrage überführen.
Informationen zur Weiterbildung
Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Keine fortgeschrittenen Vorkenntnisse erforderlich. Ein routinierter Umgang mit dem Computer sowie Interesse an Datenanalyse oder Problemlösung reichen für den Einstieg aus.
- Die Rolle des Data Analysts in der Organisation und seine Zusammenarbeit mit den Fachbereichen verstehen
- Geäußerten Bedarf, tatsächliches Problem und zu unterstützende Entscheidung unterscheiden
- Relevante Kennzahlen auswählen und Metrik, KPI, Zielwert und Warnschwelle unterscheiden
- Praxisworkshop: ein vollständiges Scoping durchführen und die Analysefrage validieren lassen
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um die professionelle Rolle eines Data Analysts einnehmen und eine fachliche Anfrage in eine messbare Analysefrage überführen.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: ein vollständiges Scoping durchführen und die Analysefrage validieren lassen
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
24,90 € zzgl. MwSt.
Daten verstehen, strukturieren und qualifizieren
Die Struktur eines Datensatzes lesen, seine Herkunft verstehen und seine Qualität vor jeder Analyse messen.
Informationen zur Weiterbildung
Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Keine fortgeschrittenen Vorkenntnisse erforderlich. Ein routinierter Umgang mit dem Computer sowie Interesse an Datenanalyse oder Problemlösung reichen für den Einstieg aus.
- Den Lebenszyklus von Daten verstehen: Erfassung, Speicherung, Transformation, Nutzung und Archivierung
- Die Granularität einer Tabelle bestimmen und Änderungen der Granularität erkennen
- Einen Datensatz profilieren und Anomalien priorisieren
- Praxisworkshop: eine absichtlich inkonsistente Kunden-Auftragsdatei auditieren
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um die Struktur eines Datensatzes lesen, seine Herkunft verstehen und seine Qualität vor jeder Analyse messen.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: eine absichtlich inkonsistente Kunden-Auftragsdatei auditieren
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
24,90 € zzgl. MwSt.
Mit Excel, deskriptiver Statistik und Visualisierung analysieren
Eine Datei untersuchen, Berechnungen kontrollieren und mit Excel und geeigneten Visualisierungen eine erste Schlussfolgerung präsentieren.
Informationen zur Weiterbildung
Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Keine fortgeschrittenen Vorkenntnisse erforderlich. Ein routinierter Umgang mit dem Computer sowie Interesse an Datenanalyse oder Problemlösung reichen für den Einstieg aus.
- Einen Excel-Bereich in eine nutzbare Tabelle strukturieren und Datentypen kontrollieren
- Suchfunktionen zum Abgleich und zur Abstimmung von Daten einsetzen
- Eine passende Visualisierung auswählen und gestalten: Kernaussage, visuelle Hierarchie, Vergleiche, Skalen und grafische Verzerrungen
- Praxisworkshop: aus einer Rohdatei eine erste Analysenotiz erstellen
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um eine Datei untersuchen, Berechnungen kontrollieren und mit Excel und geeigneten Visualisierungen eine erste Schlussfolgerung präsentieren.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: aus einer Rohdatei eine erste Analysenotiz erstellen
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
24,90 € zzgl. MwSt.
89,70 €
76,90 zzgl. MwSt.
Ersparnis : 12,80 €
Eine relationale Datenbank mit SQL abfragen
Das relationale Modell verstehen und zuverlässige SQL-Abfragen zum Filtern, Transformieren und Aggregieren von Daten schreiben.
Informationen zur Weiterbildung
Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die in den ersten Kursen des Lernpfads vermittelten Grundlagen oder vergleichbare praktische Erfahrung werden vorausgesetzt.
- Tabellen, Zeilen, Spalten, Schlüssel und Beziehungen in einer relationalen Datenbank kennenlernen
- Filter, logische Operatoren, Listen und Intervalle kombinieren
- NULL korrekt behandeln und fehlend, null und leere Zeichenfolge unterscheiden
- Praxisworkshop: ein kontrolliertes SQL-Vertriebsreporting erstellen
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um das relationale Modell verstehen und zuverlässige SQL-Abfragen zum Filtern, Transformieren und Aggregieren von Daten schreiben.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: ein kontrolliertes SQL-Vertriebsreporting erstellen
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
29,90 € zzgl. MwSt.
Joins beherrschen und wartbare SQL-Abfragen strukturieren
Mehrere Tabellen ohne Doppelzählung kombinieren und komplexe SQL-Verarbeitungen lesbar organisieren.
Informationen zur Weiterbildung
Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die in den ersten Kursen des Lernpfads vermittelten Grundlagen oder vergleichbare praktische Erfahrung werden vorausgesetzt.
- Die Rolle eines Joins verstehen und die Ausgangstabelle auswählen
- Eins-zu-eins-, Eins-zu-viele- und Viele-zu-viele-Kardinalitäten interpretieren
- Unterabfragen und CTEs erstellen, um Verarbeitungen lesbar und wartbar zu machen
- Praxisworkshop: eine mehrtabellige Kunden-Produkt-Analyse ohne Duplikate erstellen
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um mehrere Tabellen ohne Doppelzählung kombinieren und komplexe SQL-Verarbeitungen lesbar organisieren.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: eine mehrtabellige Kunden-Produkt-Analyse ohne Duplikate erstellen
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
29,90 € zzgl. MwSt.
Daten aus mehreren Quellen mit Power Query aufbereiten
Einen reproduzierbaren Aufbereitungsprozess aus Dateien, Datenbanken und analytischen Warehouses aufbauen.
Informationen zur Weiterbildung
Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die in den ersten Kursen des Lernpfads vermittelten Grundlagen oder vergleichbare praktische Erfahrung werden vorausgesetzt.
- Daten aus Dateien, relationalen Datenbanken und Cloud-Warehouses (BigQuery, Snowflake oder vergleichbar) mit Power Query oder einem passenden Konnektor importieren und profilieren
- Reproduzierbare Bereinigungsregeln statt manueller Korrekturen erstellen
- Abfragen zusammenführen und anfügen und dabei Übereinstimmungen kontrollieren
- Praxisworkshop: Omnichannel-Verkäufe aus drei Quellen konsolidieren
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um einen reproduzierbaren Aufbereitungsprozess aus Dateien, Datenbanken und analytischen Warehouses aufbauen.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: omnichannel-Verkäufe aus drei Quellen konsolidieren
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
29,90 € zzgl. MwSt.
104,70 €
89,90 zzgl. MwSt.
Ersparnis : 14,80 €
Ein analytisches Modell und DAX-Measures aufbauen
Daten in einem Sternschema organisieren und konsistente fachliche Measures in Power BI erstellen.
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Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die in den ersten Kursen des Lernpfads vermittelten Grundlagen oder vergleichbare praktische Erfahrung werden vorausgesetzt.
- Ein Sternschema mit Fakten, Dimensionen und Kalender aufbauen
- Die Granularität jeder Tabelle vor dem Erstellen von Beziehungen prüfen
- Fachliche Measures in Power BI erstellen und den Unterschied zwischen berechneter Spalte und Measure verstehen
- Praxisworkshop: Verkäufe, Ziele und Kalender modellieren und die wichtigsten Measures erstellen
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um daten in einem Sternschema organisieren und konsistente fachliche Measures in Power BI erstellen.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: verkäufe, Ziele und Kalender modellieren und die wichtigsten Measures erstellen
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
34,90 € zzgl. MwSt.
Ein entscheidungsorientiertes Power-BI-Dashboard konzipieren und validieren
Eine gut lesbare, interaktive, abgestimmte und für den Fachbereich tatsächlich nutzbare Power-BI-Darstellung erstellen.
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Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die Grundlagen des Lernpfads sollten beherrscht werden oder gleichwertige Erfahrung vorliegen. Fortgeschrittene Kurse greifen auf zuvor behandelte Methoden, Werkzeuge und Kontrollen zurück.
- Zielgruppe, Entscheidung und Nutzungshäufigkeit eines Dashboards identifizieren
- Visuals je nach Vergleich, Entwicklung, Verteilung oder Zusammensetzung auswählen
- Ein Dashboard durch Abstimmung mit den Quellen validieren
- Praxisworkshop: ein vollständiges Dashboard für operative Performance erstellen
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um eine gut lesbare, interaktive, abgestimmte und für den Fachbereich tatsächlich nutzbare Power-BI-Darstellung erstellen.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: ein vollständiges Dashboard für operative Performance erstellen
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
34,90 € zzgl. MwSt.
Zeit, Funnels, Kohorten und Segmente analysieren
Verhalten und Entwicklungen durch Kombination von Zeitbezug, Conversion, Retention und Segmentierung untersuchen.
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Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die Grundlagen des Lernpfads sollten beherrscht werden oder gleichwertige Erfahrung vorliegen. Fortgeschrittene Kurse greifen auf zuvor behandelte Methoden, Werkzeuge und Kontrollen zurück.
- Eine Zeitdimension vorbereiten und Ereignisdatum, Verarbeitungsdatum und Referenzdatum unterscheiden
- Einen Funnel aufbauen und Übergangsraten zwischen Stufen messen
- Eine Population anhand relevanter fachlicher Kriterien segmentieren
- Praxisworkshop: einen Conversion-Rückgang analysieren und mehrere Hypothesen vertreten
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um verhalten und Entwicklungen durch Kombination von Zeitbezug, Conversion, Retention und Segmentierung untersuchen.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: einen Conversion-Rückgang analysieren und mehrere Hypothesen vertreten
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
34,90 € zzgl. MwSt.
119,70 €
101,90 zzgl. MwSt.
Ersparnis : 17,80 €
Entscheidungsstatistik und Experimente beherrschen
Unsicherheit quantifizieren, eine Hypothese testen und ein Experiment interpretieren, ohne zu viel zu versprechen.
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Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die Grundlagen des Lernpfads sollten beherrscht werden oder gleichwertige Erfahrung vorliegen. Fortgeschrittene Kurse greifen auf zuvor behandelte Methoden, Werkzeuge und Kontrollen zurück.
- Eine statistische Fragestellung mit einer Entscheidung und Fehlerkosten verknüpfen
- Ein Konfidenzintervall erstellen und interpretieren
- Einen A/B-Test korrekt analysieren: Metrik, Größe, Dauer, Signifikanz und Bias
- Praxisworkshop: ein Experimentprotokoll konzipieren, auditieren und vertreten
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um unsicherheit quantifizieren, eine Hypothese testen und ein Experiment interpretieren, ohne zu viel zu versprechen.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: ein Experimentprotokoll konzipieren, auditieren und vertreten
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
39,90 € zzgl. MwSt.
Reproduzierbare Analysen mit Python und pandas erstellen
Python und pandas verwenden, um Daten in einem reproduzierbaren Analyseprojekt aufzubereiten, zu transformieren und zu validieren.
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Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die Grundlagen des Lernpfads sollten beherrscht werden oder gleichwertige Erfahrung vorliegen. Fortgeschrittene Kurse greifen auf zuvor behandelte Methoden, Werkzeuge und Kontrollen zurück.
- Eine isolierte Python-Umgebung vorbereiten und ihre Abhängigkeiten dokumentieren
- Fehlende Werte, Duplikate und Formate mit pandas bereinigen
- groupby und Aggregationsfunktionen verwenden, ohne Granularität zu verlieren
- Praxisworkshop: aus Rohdaten eine kontrollierte pandas-Pipeline erstellen
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um python und pandas verwenden, um Daten in einem reproduzierbaren Analyseprojekt aufzubereiten, zu transformieren und zu validieren.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: aus Rohdaten eine kontrollierte pandas-Pipeline erstellen
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
39,90 € zzgl. MwSt.
Datenflüsse, APIs und analytisches Monitoring automatisieren
Eine robuste, beobachtbare Analysekette automatisieren, die Fehler beherrscht und keine ungültigen Ergebnisse verteilt.
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Die Grundlagen des Lernpfads sollten beherrscht werden oder gleichwertige Erfahrung vorliegen. Fortgeschrittene Kurse greifen auf zuvor behandelte Methoden, Werkzeuge und Kontrollen zurück.
- Import aus Dateien und APIs, Konsistenzkontrollen und Ergebnisexport mit Python automatisieren
- Timeouts, Nichtverfügbarkeit, Quoten und Wiederaufnahme nach Fehlern behandeln
- Blockierende Kontrollen und Warnkontrollen erstellen
- Praxisworkshop: ein tägliches Reporting mit Kontrollen, Alerts und Wiederaufnahme automatisieren
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um eine robuste, beobachtbare Analysekette automatisieren, die Fehler beherrscht und keine ungültigen Ergebnisse verteilt.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: ein tägliches Reporting mit Kontrollen, Alerts und Wiederaufnahme automatisieren
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
39,90 € zzgl. MwSt.
135,00 €
114,90 zzgl. MwSt.
Ersparnis : 20,10 €
Ein analytisches System industrialisieren, testen und warten
Analysen versioniert, getestet, performant, beobachtbar und in einer Unternehmensumgebung wartbar machen.
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Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die Grundlagen des Lernpfads sollten beherrscht werden oder gleichwertige Erfahrung vorliegen. Fortgeschrittene Kurse greifen auf zuvor behandelte Methoden, Werkzeuge und Kontrollen zurück.
- Ein Analyseprojekt mit Git strukturieren und versionieren: Quellen, Transformationen, Modelle, Darstellung, Branches und Änderungshistorie
- Qualitätskontrollen und die Behandlung verworfener Daten mit SQL und Python automatisieren
- Generative KI kontrolliert zur Unterstützung bei SQL, Python, Dokumentation und Anomalieuntersuchung einsetzen, mit systematischer Ergebnisprüfung
- Praxisworkshop: ein fragiles Reporting in ein gesteuertes analytisches Produkt überführen
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um analysen versioniert, getestet, performant, beobachtbar und in einer Unternehmensumgebung wartbar machen.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: ein fragiles Reporting in ein gesteuertes analytisches Produkt überführen
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
45,00 € zzgl. MwSt.
Ein analytisches Produkt steuern, absichern und in die Nutzung bringen
Verantwortlichkeiten definieren, Daten schützen und ein analytisches Produkt nachhaltig und regelkonform verankern.
Informationen zur Weiterbildung
Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die Grundlagen des Lernpfads sollten beherrscht werden oder gleichwertige Erfahrung vorliegen. Fortgeschrittene Kurse greifen auf zuvor behandelte Methoden, Werkzeuge und Kontrollen zurück.
- Governance-Rollen und Entscheidungsgremien für Daten verstehen
- Zugriffsrechte und eine angemessene Verteilung sensibler Daten umsetzen
- Wartung, Aktualisierungsfrequenz und Servicezusagen organisieren
- Praxisworkshop: Governance-Dokumentation für ein sensibles Analyseprodukt erstellen
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um verantwortlichkeiten definieren, Daten schützen und ein analytisches Produkt nachhaltig und regelkonform verankern.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: governance-Dokumentation für ein sensibles Analyseprodukt erstellen
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
45,00 € zzgl. MwSt.
Eine Analysemission steuern und eine Entscheidung vertreten
Eine vollständige Mission übernehmen, Wert priorisieren, die Lösung validieren und eine Executive-Empfehlung vertreten.
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Fachkräfte aus Data, Reporting, Finance, Operations oder Steuerung, die die Kompetenzen des Berufs Data Analyst erwerben oder vertiefen möchten.
Die Grundlagen des Lernpfads sollten beherrscht werden oder gleichwertige Erfahrung vorliegen. Fortgeschrittene Kurse greifen auf zuvor behandelte Methoden, Werkzeuge und Kontrollen zurück.
- Eine strategische Anfrage qualifizieren und die tatsächlich zu unterstützende Entscheidung identifizieren
- Einen analytischen Backlog nach Wert, Aufwand, Risiko und Nutzungshäufigkeit priorisieren
- Eine quantifizierte Empfehlung mit Szenarien, Auswirkungen und Annahmen erstellen
- Abschlussprojekt: eine vollständige Entscheidungsanalyse mit Dashboard, Kontrollen, versionierter Arbeit und Executive-Präsentation liefern
- Die im Kurs behandelten Methoden und Werkzeuge anwenden, um eine vollständige Mission übernehmen, Wert priorisieren, die Lösung validieren und eine Executive-Empfehlung vertreten.
- Eine repräsentative Aufgabe des Kurses selbstständig durchführen: eine vollständige Entscheidungsanalyse mit Dashboard, Kontrollen, versionierter Arbeit und Executive-Präsentation liefern
- Die Konsistenz des erzielten Ergebnisses prüfen und festgestellte Fehler oder Abweichungen korrigieren
- Die erworbenen Kenntnisse in einem vergleichbaren beruflichen Kontext wiederverwenden
3 bis 5 Std.
45,00 € zzgl. MwSt.