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Business Data Analyst (BDA) - Datenanalyse mit Excel und Power BI
Lernen Sie Daten aus verschiedenen Quellen aufzubereiten, zu harmonisieren, nachzubearbeiten und mit Methoden der deskriptiven Statistik zu analysieren.
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ZEIT 60 Lehreinheiten
Stundenplan
Tageskurs
LERNMETHODE Trainer:in, Lernplattform
Teilnahme Online und in Präsenz vor Ort
Für Lernplattform: Computer, Tablet oder Smartphone

zusätzliche Prüfungsgebühr: 300,00 EUR
Kursnummer: 28201023
Durchführungsgarantie
zusätzliche Prüfungsgebühr: 300,00 EUR
1.580,00 EUR Kursnummer: 28201023
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Kursnummer: 28162033
KOSTENLOS Kursnummer: 28162033
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1.580,00 EUR Kursnummer: 28201033

Business Data Analyst (BDA) - Datenanalyse mit Excel und Power BI

Inhalt

Modul 1: Grundlagen zu „Daten im Unternehmen“ (12 LE)

  • Datenquellen, Datentypen (strukturiert, unstrukturiert) und -formate
  • Datenmodellierung
  • Basics Datenbanken
    • Wie sind Datenbanken aufgebaut
    • Relationale Datenbank Modelle
    • SQL Grundkenntnisse
  • Stammdaten, Bewegungsdaten
  • Metadaten und Datenkataloge
  • Datenqualität
  • Begriffsbestimmung Big Data, Data Science
Modul 2: MS Excel-Aufbau-Themen (24 LE)
  • Data Engineering
    • MS Excel-Umgang mit größeren Daten
    • Datenimport (aus CSV, JSON, XML, SQL-DB, Open Data Portal)
    • Daten zusammenführen (Listen vergleichen und aggregieren)
    • Datenaufbereitung (Ausreißer, fehlende Werte identifizieren, Datentransformation, Doub-letten beseitigen, Datenreduktion)
    • Abfragen aus anderen Datenbanken erstellen bzw. weiter bearbeiten (e.g., SQL Statements)
    • Links(), RECHTS(), FINDEN(), VERKETTEN() etc.
  • Datenanalyse
    • Visuelle Datenexploration mit Boxplot, Histogrammen, Scatterplots,..
    • Einfache statistische Datenanalyse (Median, Mittelwert, Standardabweichung, Varianz)
    • Abhängigkeiten erkennen (Kovarianz, Korrelation, Kausalität, Lineare Regression) und Trendanalysen durchführen (log, exp, linear)
    • PivotTable und PivotCharts
Modul 3: Arbeiten mit MS Power BI (16 LE)
  • Datenmodelle erstellen
  • Konzeption von Datenmodellen
  • Beziehungen zwischen Datenmodellen
  • Berechnungen
  • Visualisierung
    • Grundlagen zu Visualisierung (Diagrammtypen, gute/schlechte Visualisierungen)o Visualisierungsfunktionen in Power BI
    • Dashboards erstellen
    • Filterfunktionen
Modul 4: Datenaufbereitung (4 LE)
  • Reporting
  • Storytelling
  • Überblick Business Intelligence Werkzeuge, Ausblick auf weitere Werkzeuge (zB Tableau)

Modul 5: Daten und Recht (4 LE)
  • Rechtliche Rahmenbedingungen (DSGVO, Konzept der Anonymisierung, Pseudonymisierung)
  • Data Governance

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Ziele

Sie lernen im Umgang mit Informationen und Daten:

  • grundlegendes zu (Meta-)Daten und Daten im Unternehmenskontext, sowie Grundlagen zu Datenqualität und Big Data / Data Science.
  • Daten aus verschiedenen Quellen eigenständig aufzubereiten, zu harmonisieren, nachzubearbeiten und mit Methoden der deskriptiven Statistik zu analysieren.
  • große Datenmengen, Informationen und digitale Inhalte optimal zu verwalten.

Sie lernen im Bereich der Kreation digitaler Inhalte:
  • Daten aus unterschiedlichen Dateien (CSV, JSON, XML, Text) in MS Excel zu importieren.
  • Datensätze mittels SQL Statements aus relationalen Datenbanken zu selektieren und die selektierten Daten in MS Excel zu importieren.
  • die aus verschiedene Datenquellen in MS Excel importierten Daten zusammenzuführen (in einer oder mehreren Tabellen zu aggregieren).
  • Methoden kennen, um in einer Datenreihe in MS Excel Ausreißer (Outlier) zu identifizieren und können die dafür notwendigen Kommandos in MS Excel anwenden
  • wie man mit fehlenden Werten in einer Tabelle umgeht. Insbesondere kennen Sie Verfahren, um fehlende Werte zu ersetzen (Imputation).
  • die wichtigsten Kennzahlen der deskriptiven Statistik (Median, Mittelwert, Standardabweichungen) kennen und können diese in MS Excel ermitteln.
  • Daten in MS Excel visuell zu explorieren und damit grundlegende Aussagen über die Daten, wie Verteilung, Häufigkeiten, Lage(parameter) und Symmetrien zu treffen. Sie wissen um die dafür hilfreichen Darstellungsformen bzw. Diagrammarten (Histogramme, Boxplots, Scatter-plots, Violinplots) Bescheid und können diese erstellen.
  • MS Excel Abhängigkeiten (Korrelationen) in Daten zu erkennen.
  • in MS Excel Pivot Tabellen zu erstellen und mit diesen zu arbeiten.
  • mit Power BI Datenmodelle zu erstellen, Berechnungen anzustellen und diese zu visualisieren.
  • verschiedenen Arten von Datenmodellen (hierarchisches Modell, Netzwerkmodell, Entitätsbeziehungsmodell und relationales Modell) zu unterscheiden und entsprechende Datenmodelle in MS Power BI zu erstellen.
  • Daten mit den MS Power BI Visualisierungsfunktionen darzustellen und zu explorieren. Insbesondere kennen sie moderne Diagrammarten (Sun Sparklines, gestapelte Balken-diagramme, Bullet graphs, Tornado / Schmetterlingsdiagramm, Wasserfalldiagramm, Sankey-Diagramm, Trichterdiagramm, Heatmaps, Treemap, Sunburst, Chord/Sehnendiagramm, Netzdiagramm) und können diese in MS Power BI erstellen.
  • einfache Berichte in MS Power BI zu erstellen.
  • einfache Dashboards in MS Power BI erstellen.
  • wie man Reporting von Kennzahlen effizient macht und welchen Nutzen das Reporting für die Personen und das gesamte Unternehmen hat.
  • wie Farben, Skalen etc. in Diagrammen eingesetzt werden, um Informationen richtig zu präsentieren und nicht zu verfälschen.
  • welche Visualisierungsformen geeignet sind, um Kennzahlen/Aussagen zu präsentieren.
  • die Wichtigkeit von Storytelling für das Reporting.
  • unterschiedliche Business Intelligence Tools und deren Funktionalitäten kennen.

Sie lernen im Bereich der IT-Sicherheit:
  • die wesentlichsten Inhalte der DSGVO in Bezug auf Datenanalysen kennen und wissen in welchen Fällen diese zu beachten sind. Insbesondere sind Sie in Lage personenbezogene Daten in Datensätzen zu identifizieren.
  • den Unterschied zwischen Anonymisierung und Pseudonymisierung von personenbezogenen Daten kennen und können diesbezügliche einfache Verfahren anwenden.
  • welche Aspekte (technisch, prozedural und organisatorisch) für Data Governance relevant sind und verstehen den Datenlebenszyklus.
Ideal für

  • Für Personen, welche üblicherweise Analysen aus größeren Datenmengen durchführen.
  • Dieser Lehrgang ist ideal für jene Personen, die in Unternehmen Kennzahlen ermitteln.
    • Das können beispielsweise Personen im Controlling oder Personalwesen sein,
    • außerdem Projektmanager:innen und Assistenz der Geschäftsführung.
  • Dieser Kurs stellt eine Ausbildung zwischen einem fortgeschrittenen Excel-Anwenderkurs und einem Data Science Kurs dar.

Voraussetzungen

Persönliche Voraussetzungen

  • Das Sprachniveau Deutsch B1 ist erforderlich.
  • Excel-Kenntnisse auf dem Niveau des ECDL/ICDL Excel Advanced bzw. Excel Aufbau1.
  • Bestandteil für Ihren Lernerfolg ist die intensive, selbstverantwortliche Auseinandersetzung mit den Lehrgangsinhalten auch außerhalb der Kurszeiten.

Technische Voraussetzungen für "Live Online" Kurse
  • Stabile Internetverbindung
  • PC/Notebook mit dem Betriebssystem Windows 10 oder 11.
  • Zum Bearbeiten der Übungsbeispiele benötigen Sie MS Office ab 2019 oder Microsoft 365.
  • Zweiter Monitor empfohlen, um den Vortragsscreen der Trainer:in zu sehen und gleichzeitig uneingeschränkt selbst mitzuarbeiten.
  • Bei einigen Kursen wird über Terminal-Server die zu unterrichtende Software angeboten – dafür ist ein zweiter Monitor Voraussetzung.
  • Bei Firmen-PC die Installationsrechte bzw. die Erlaubnis zum Ausführen der MS Teams App.
  • Bei Firmen-PC das Recht die MS Teams Verbindung auch mit einem firmenfremden Konto zu verwenden.
  • Adobe Reader – zum Lesen von pdf Dokumenten.
  • Audio (Boxen und Mikro) – Headset ist aufgrund der Audio-Qualität empfehlenswert.
  • Webcam (extern oder im Gerät integriert).

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Einstufungstest MS-Excel

Sie sind nicht sicher, ob Sie schon fit für einen Aufbaukurs sind oder ob Sie noch einen Basiskurs benötigen? Testen Sie kostenlos Ihr Wissen und erfahren Sie sofort, welcher Kurs passend für Sie ist.

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Abschluss

Der Lehrgang wird mit einer schriftlichen und mündlichen Prüfung abgeschlossen. Bei erfolgreichem Abschluss erhalten Sie ein Zeugnis. Für die Abschlussprüfung ist eine Anmeldung erforderlich. Prüfungsgebühr: € 300.

Förderungen

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Wir haben für Sie einige Förderungen für Lehrlinge, Erwerbstätige, Unternehmer:innen und Arbeitsuchende im Überblick zusammengestellt.

Der einfache Weg zur Kursförderung

  1. Kurs suchen
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Letzte Änderung: 31.08.2023