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Zertifizierter Online-Lehrgang:
Geprüfte*r Data Analyst*in

Datenauswertung als digitale Kompetenz

Der wirtschaftliche Nutzen von datengetriebenen Entscheidungen, wie sie durch Data Analytics möglich werden, liegt auf der Hand: Anstatt große Datenmengen mühsam manuell auszuwerten oder sich ganz auf Ihr Bauchgefühl verlassen zu müssen, erstellen Sie als Data Analyst (teil-)automatisierte Analysen für verschiedenste Fragestellungen.

Mit unserem Lehrgang leiten Sie belastbare Argumente aus großen Datenmengen ab und unterstützen damit das Management in wesentlichen Entscheidungen. Die Prüfung am Ende des Lehrgangs simuliert einen praktischen Fall, bei dem Sie selbstständig Datensätze unter einer bestimmten Fragestellung aufbereiten und anschließend präsentieren.

All das erfahren und üben Sie in unserem Lehrgang – und werden so geprüfter Data Analyst:

  • Betriebswirtschaftlicher Nutzen, Treiber und Grenzen von Data Analytics sowie Anwendungsbereiche in der betrieblichen Praxis
  • Methodisches Verständnis statistischer und intelligenter Datenanalysen und Aneignung eines "analytischen Baukastens" für unterschiedlichste Fragestellungen und Anwendungsbereiche
  • Anwendung eines modernen, grafischen Auswertungs-Tools für die Datenanalyse und Visualisierung (Open Source)
  • Kenntnis über den Workflow effizienter Analysen mit großen Datensätzen
  • Durchführung von datenanalytischen Aufgaben in verschiedenen Unternehmensbereichen mit unterschiedlicher Komplexität, sowohl in operativen Analyse-Prozessen als auch in der Projektarbeit
5 Online-Seminare
2.490,00 € zzgl. MwSt.
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Das Programm

Modul

1

Grundlagen von Data Analytics

1 Tag

  • Abgrenzung verschiedener Methoden und Techniken der Datenanalyse
  • Nutzen, Treiber und Grenzen intelligenter Datenanalysen
  • Anwendungsbereiche in der betriebswirtschaftlichen Praxis
  • Einführung in die Analyse-Plattform „Orange“ (Open Source)
  • Statistische Grundlagen (Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße)

Modul

2

Data Analytics mit den Methoden des Data Mining

1 Tag

  • Grundverständnis der Methoden des Data Mining (Assoziations- und Clusteringverfahren)
  • Intuitives Grundverständnis ausgewählter Algorithmen des Data Mining
  • Fortgeschrittene Analysetechniken für datenbasierte Fragestellungen einsetzen
  • Hands-On: Erkennen von Mustern und Trends in großen Datensätzen (Diagnostic Analytics)

Modul

3

Data Analytics mit den Methoden des Machine Learning

2 Tage

  • Grundverständnis der Methoden des Machine Learning (Klassifikations- und Regressionsverfahren)
  • Intuitives Grundverständnis ausgewählter Algorithmen des Machine Learning
  • Künstliche Intelligenzen für datenbasierte Fragestellungen einsetzen
  • Hands-On: Vorhersagemodelle anhand von Datensätzen entwickeln und optimieren (Predictive Analytics)

Modul

4

Data Preprocessing und Feature Engineering

1 Tag

  • Datenvorverarbeitung für die Anwendung intelligenter Analysetechniken
  • Identifikation und Behebung von Datenqualitätsproblemen
  • Identifikation und Behandlung von redundanten und irrelevanten Daten
  • Methoden und Techniken des „Datentunings“ (Aufwertung von Daten)

Modul

5

Fallstudie mit Abschlusspräsentation (Zertifizierung)

1 Tag

  • Die Fallstudie simuliert einen praktischen Fall im Unternehmenskontext
  • Sie bereiten selbstständig Datensätze unter einer bestimmten Fragestellung auf
  • Sie präsentieren Ihre Ergebnisse

Ihr Referent

Alexander Fussan

Alexander Fussan

Alexander Fussan (Dipl.-Kfm./Dipl.-Wirt.-Inf.) ist Business Data Analyst bei der Berliner Sparkasse und freiberuflicher Dozent für Data Science und Business Analytics an der Hochschule Anhalt sowie der Hochschule Darmstadt. Er verfügt über ausgeprägte Anwenderkenntnisse und langjährige praktische Erfahrung im Bereich intelligenter Datenanalysen. Seit 2015 ist er als Lehrbeauftragter im Hochschulbereich tätig und ist dort u.a. Team-Supervisor bei studentischen Wettbewerben im Bereich Data Analytics.

Zertifizierung

Die Zertifizierung erfolgt am letzten Lehrgangstag in Form einer praxisbezogenen Fallstudie mit einer Abschlusspräsentation.

Das Zertifikat erlangen Sie nach erfolgreicher Absolvierung aller Module sowie der bestandenen Prüfung (mindestens Note 4). Das Zertifikat zum/zur Geprüften Data Analyst*in und der Dokumentation der Weiterbildungsinhalte wird per Post zugeschickt. Eine Wiederholung der Prüfung ist einmal möglich.

Interessieren Sie sich nur für einen Einblick und nicht für die Zertifizierung, können Sie das Modul 1 auch als Einzeleinheit buchen.

Teilnehmerkreis

Alle Personen, die in einem datengetriebenen Bereich arbeiten oder zukünftig arbeiten wollen. Die Teilnehmenden erhalten mit dem erworbenen Fachwissen und Zertifikat den Nachweis, dass die Analyse von Daten mit den statistischen und intelligenten Methoden der Data Science zu ihrem Kompetenzspektrum gehören. Mögliche Unternehmensbereiche sind z. B. IT, Personal, Marketing, CRM, Controlling, Logistik und Produktion.

Voraussetzungen: Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, jedoch die Affinität zu und die Freude am Umgang mit Daten.

Die Termine

Modul 1: Grundlagen von Data Analytics
Modul 2: Data Analytics mit den Methoden des Data Mining
Modul 3: Data Analytics mit den Methoden des Machine Learning
Modul 4: Data Preprocessing und Feature Engineering
Modul 5: Fallstudie mit Abschlusspräsentation (Zertifizierung)

Ihre Ansprech­partnerin

Veronika  Gerzen

Veronika Gerzen

Seminarmanagerin für Management, Unternehmensführung und Einkauf

Telefon: 040 / 41 33 21 -39
E-Mail: v.gerzen@dashoefer.de

Der Ablauf

Nach erfolgreich abgeschlossener Bestellung erhalten Sie ca. einen Tag vor jedem Online-Seminar-Termin eine Einladung bzw. kurz vorher eine erneute Erinnerung per E-Mail. Diese enthält den Hinweis auf das jeweilige Datum sowie einen Link zum Online-Seminar-Raum. Dieser Vorgang wiederholt sich bis zum letzten Termin - Sie erhalten jedes Mal einen neuen, individuellen Link.

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Fragen und Antworten

Wie wird der Praxisbezug im Lehrgang gewährleistet?

Die Teilnehmenden bearbeiten im Lehrgang eine Fallstudie, die aus einem echten Unternehmen stammt. Darüber hinaus ist unser Referent neben seiner Dozententätigkeit als Data Analyst in der Bankenbranche angestellt und lässt sein Wissen aus der Praxis im Lehrgang einfließen.
Keine. Es werden weder Programmierkenntnisse noch spezielle andere technische Voraussetzungen benötigt. Eine Datenaffinität ist von Vorteil.
Sollten Teilnehmende bis zu 2 Termine versäumen, kann eine Aufzeichnung via Stream im Nachgang zur Verfügung gestellt werden.
Es ist möglich mit Excel Daten auszuwerten, aber das Programm stößt beim Thema Big Data an seine Grenzen und auch in der „Predictive Analysis“, also um Vorhersagewerte aus Datensätzen zu gewinnen, ist Excel weniger gut geeignet. Hierfür gibt es anwenderfreundliche Tools, die im Gegensatz zu Excel speziell für die algorithmenbasierte Datenauswertung entworfen wurden.
Vor allem sollte ein kostenfreies und anwenderfreundliches Tool genutzt werden. Das Tool Orange entspricht den Kriterien und den Vorstellungen des Referenten.
Die Teilnehmenden bearbeiten den gesamten Workflow der Datenanalyse nach einer Case Study selbstständig auf und präsentieren im letzten Modul ihre Ergebnisse. Die Case Study stellt einen anonymisierten Unternehmensfall dar.
Die Weiterbildung soll fundiertes Wissen in kurzer Zeit vermitteln, damit die Auseinandersetzung neben dem Berufsalltag in einem überschaubaren Zeitraum stattfinden kann.

Technische Voraussetzungen

Sobald die Plattform für das Webinar feststeht, wird sie hier bekanntgegeben.

Bitte beachten Sie, dass die Buchung nur die in der Buchung aufgeführten Personen zur Teilnahme an dem Online-Seminar berechtigt.

Die Zugangsdaten zum Online-Seminar erhalten Sie vor Beginn des Online-Seminars in einer separaten E-Mail.

Bitte beachten Sie, dass Sie zur Teilnahme am Online-Seminar Kopfhörer, Lautsprecher o. Ä. benötigen.

Bild: Kevin Ku (Pexels, Pexels Lizenz)

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