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Datenanalyse

In der von Daten betriebenen Welt von heute muss man verstehen können, wie Daten analysiert und interpretiert werden, um in vielen Bereichen erfolgreich sein zu können. Dieses Programm bietet eine solide Grundlage in der Datenanalyse und vermittelt den Studierenden ein Verständnis der Bedeutung von Daten im Entscheidungsfindungsprozess in verschiedenen Industrien.

“60 % sind der Meinung, das Datenkompetenzen zu den Einstellungskriterien zählen” — Manpowergroup Talent-Umfrage, 2020

“75 % von Unternehmen werden bis 2024 KI im Betrieb einsetzen” — Gartner Data Trend, 2020

“70 % geben an, mindestens einen Datenexperten im Führungsteam zu haben” — McKinsey-Umfrage 2019

Warum dieses Programm studieren?

Immer mehr Organisationen verlassen sich auf Datenanalyse, um funktionsübergreifende wichtige Entscheidungen zu treffen. Dieses Kurs dient als Ausgangspunkt für Studierende auf ihrer Reise in die Datenanalyse. Er vermittelt die Grundkenntnisse und die Fähigkeiten, um sich in diesem rapide weiterentwickelnden Feld zu glänzen. Egal, ob Studierende eine Laufbahn in der Datenanalyse, der Geschäftsintelligenz oder Datenwissenschaft einschlagen möchten, sie werden gut darauf vorbereitet sein, sinnvolle Beiträge zu leisten und in der datengetriebenen Welt von heute zu florieren.

Wenn Sie gerne eine Karriere in der Datenanalyse verfolgen möchten, vermittelt Ihnen dieser Kurs die theoretischen und praktischen Grundlagen, die Sie brauchen. Er ist auch für Einsteiger geeignet und dient als Ausgangspunkt für die Bearbeitung von Daten. Nach Abschluss des Programms werden Sie in der Lage sein, den besten analytischen Ansatz zur Lösung Ihrer Geschäftsprobleme zu evaluieren, und die besten Arten und Weisen verstehen, um Daten für bessere Ergebnisse zu nutzen.

Für wen ist dieser Kurs geeignet?

Dieses Programm richtet sich an Fachleute, die eine Organisation leiten und wichtige Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen möchten. Konkret wird der Kurs folgenden Personen am meisten nutzen:

  • Berufstätige, die beruflich vorankommen möchten: Personen, die ihre Fähigkeiten und Karrierechancen in Bereichen wie Datenanalyse, Business Intelligence oder Data Science verbessern möchten.
  • Business-Analysten: Fachleute, die für die Analyse von Daten verantwortlich sind, um Einblicke zu liefern, die strategische Entscheidungsfindung in Organisationen unterstützen.
  • Manager und Führungskräfte: Führungskräfte, die ein besseres Verständnis für Datenanalytik entwickeln möchten, um die Geschäftsleistung und Innovation voranzutreiben.
  • Absolventen und Studierende: Personen, die in die Arbeitswelt eintreten möchten und über gefragte Fähigkeiten in Datenanalyse verfügen.
  • Unternehmer und Kleinunternehmer: Personen, die Daten nutzen möchten, um Einblicke in ihre Geschäftsabläufe zu gewinnen und informierte Entscheidungen zur Förderung von Wachstum und Erfolg zu treffen.
  • Alle, die sich für Datenanalytik interessieren: Personen, die neugierig auf Daten sind und lernen möchten, wie sie wertvolle Erkenntnisse daraus gewinnen können, unabhängig von ihrem aktuellen Beruf oder Hintergrund.

Wenn Sie am Zertifikat-Programm Interesse haben, senden Sie bitte eine Nachricht academicinquiry@berlinsbi.com 

Dauer: 5 Tage, 4 Stunden pro Tag
Lieferung: Hybrid
Campus: Berlin
Abschluss verliehen von:
Berlin School of Business and Innovation (BSBI)

Preis*: Kostenlos für BSBI-Studenten, die akademische Universitätsprogramme studieren

* Preis auf Anfrage für Interessenten außerhalb der BSBI

Universitäten, Wirtschaftshochschulen und Unternehmen, die an diesem Programm interessiert sind, sollten sich bitte per E-Mail an Dr. Ekaterina Safonova, Vice-Provost for International Relations and Development unter ekaterina.safonova@berlinsbi.com wenden.

Was werden Sie lernen?

  • Die Bedeutung von Daten verstehen
  • Praktisches Lernen
  • Statistische Grundlagen
  • Kenntnisse in der Datenvisualisierung
  • Einführung in das Programmieren
  • Vorbereitung auf breitere Themenbereiche
  • Ressourcen für die Fortbildung
  • Berufliche Möglichkeiten

 

Programmstruktur

Bei diesem Programm haben Studenten die Möglichkeit, unterschiedliche Bereiche der Datenanalyse zu studieren, sich mit diesem Thema vertraut zu machen und an unserer akademischen Fakultät von aus praktischen Unterrichtsansätzen zu lernen. Studierende werden umfassende Kenntnisse erlangen, um auf dem Feld der Datenanalyse erfolgreich sein zu können. Diese Fähigkeiten umfassen:

  • Einführung in die Datenanalyse
  • Überblick über die und Bedeutung der Entscheidungsfindung
  • Berufliche Möglichkeiten in der Datenanalyse
  • Daten verstehen
  • Typen: Strukturiert und unstrukturiert
  • Quellen und Erfassungsmethoden
  • Grundlage der Datenspeicherung
  • Einführung in Excel für die Datenanalyse
  • Grundfunktionen von Excel
  • Daten sortieren und filtern
  • Einführung in Pivot-Tabellen

  • Grundlagen der Statistik
  • Beschreibende Statistik: Mittelwert, Medianwert, Modus
  • Variabilitätsmesswerte: Bereich, Varianz, Standardabweichungen
  • Wahrscheinlichkeit und Verteilung
  • Einführung in die Datenvisualisierung
  • Bedeutung und Typen von Diagrammen/Grafiken
  • Einfache Werkzeuge zur Datenvisualisierung (Excel, Tableau)
  • Einführung in SQL für die Datenanalyse
  • Überblick in relationale Datenbanken
  • Grundlagen der SQL-Syntax: SELECT, FROM, WHERE
  • Abfragen von Daten aus einer einzelnen Tabelle

  • Mittlere Stufe von Excel für die Datenanalyse
  • Fortschrittliche Funktionen und Formeln
  • Bedingte Formatierung
  • Fortschrittliche Pivot-Tabellen und Diagramme
  • Mittlere Stufe der Datenvisualisierung
  • Interaktive Visualisierung mit Tableau
  • Bewährte Praktiken in der Datenvisualisierung
  • SQL-Anfragen für die Datenanalyse
  • Tabellen zusammenlegen
  • Daten aggregieren
  • Filtern und gruppieren

  • Einführung in Python für die Datenanalyse
  • Überblick und Einrichten der Umgebung
  • Grundlegende Syntax und Datenstrukturen
  • Einführung von Jupyter Notebook
  • Einrichten und Grundlagen
  • Abschläge für die Dokumentierung
  • Einfache Python-Bibliotheken für die Datenanalyse
  • NumPy und Pandas
  • Datenmanipulierung und Analyse

  • Fortgeschrittene Python-Bibliotheken für die Datenanalyse
  • Matplotlib und Seaborn für die Visualisierung
  • Fortgeschrittene  Datenmanipulierung mit Pandas
  • Praktisches Projekt zur Datenanalyse
  • Reelle Datenanalyse
  • Anwenden der Python-Fähigkeiten für die Datenmanipulation und Visualisierung
  • Präsentation der Ergebnisse
  • Abschlusssitzung: Fortgeschrittene Themen und Spezialisierung in de Datenanalyse
  • Maschinenlernen und prädiktive Analyse
  • Big-Data-Analyse
  • Ressourcen für die Fortbildung und den Aufbau einer Laufbahn im Bereich der Datenanalyse

Aufgaben

  • Projekt und Präsentationsfähigkeiten: 60 Punkte
  • Diskussion und Beteiligung: 20 Punkte
  • Anwesenheit: 20 Punkte
  • Im Verlauf von jeder Sitzung wird ein Bericht erzeugt.

Wie werden Sie lernen?

  • Live-Lernen von einem Mitglied der Fakultät
  • Engagiertes Support-Team
  • High-Tech-Lern-Plattform
  • Eine ganze Woche von dedizierten synchronen Klassen
  • Diskussionen im Klassenzimmer und zwischen einzelnen Studierenden
  • Integrierte Aufgaben
  • Arbeitsgruppen
  • Fragen und Antworten
  • Technische und Programmierungs-Kenntnisse
  • Flexibles Lernen

Lernergebnisse

  • Nach dem Abschluss dieser Kursfolge werden die Studierenden grundlegende Kenntnisse in der Datenanalyse, statistischen Methoden und Visualisierungsmethoden erlangt haben.
  • Sie werden über die Kenntnisse verfügen, um Daten zu bereinigen, zu analysieren und auszuwerten, um Erkenntnisse und datenbasierte Entscheidungen zu erlangen.
  • Außerdem werden sie über die Ressourcen und die Anleitung verfügen, um sich selbständig fortbilden und eine Karriere auf dem dynamischen Feld der Datenanalyse verfolgen zu können.

 

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Dozentenprofil

Dr. rer. nat. Lawrence Ibeh EMBA ist ein angesehener Dozent an der Fakultät für Informatik und Informatik der BSBI, der für seine akademischen und industriellen Beiträge anerkannt ist. Im Juni 2024 organisierte er die erste BSBI International Conference on Artificial Intelligence, die sein Engagement für die KI-Forschung unterstreicht. Als Koordinator der IT/AI Society, Professional Series und Entrepreneurship Startup Initiative (ESI) ist er maßgeblich an der Förderung von Innovationen beteiligt. Dr. Ibeh hat über 100 Artikel in Scopus- und SCI-indexierten Zeitschriften, drei Bücher und zahlreiche Präsentationen auf globalen Konferenzen verfasst. Mit über drei Jahrzehnten Erfahrung als Datenmanagement-Berater und Dozent in Afrika, Europa und Nordamerika hat er Positionen an renommierten Institutionen innegehabt. Er war Mitbegründer von PIDLEARN, einer professionellen digitalen Bildungsplattform, und promovierte an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Mit vier Master-Abschlüssen, darunter einem Executive MBA der Quantic School of Business and Technology, hat Dr. Ibeh multimillionen Euro Projekte mit Unternehmen wie Shell und Mobil geleitet. Seine Expertise in Business Data Analytics und digitaler räumlicher Kartierung hat ihm weltweit zahlreiche Auszeichnungen eingebracht.