Weiterbildung

Business Intelligence Analyst

Abfrage von Datenbanken und Erstellung effektiver Reports zur Kommunikation von Analyseergebnissen

Die fortschreitende Digitalisierung führt dazu, dass Daten zum entscheidenden Faktor für die Zukunftssicherung und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen werden. Für viele Unternehmen besteht die größte Herausforderung darin, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Das BI Analyst Training der Haufe Akademie und StackFuel unterstützt Sie dabei als Mitarbeiter:in in ihrem Unternehmen diesen Prozess voranzutreiben. Teilnehmer:innen erhalten praxisorientiertes Expertenwissen für SQL und relationale Datenbanken, erfahren die neusten Best Practices um das meiste aus relationalen Datenbanken herauszuholen, und erlernen die Verwaltung von Grunddatentypen und die Integration in bestehende Dateninfrastrukturen von Unternehmen zu gewährleisten und effiziente Abfragen zu gestalten. Zudem erhalten Sie einen Einblick in Data Storytelling und wenden dies praxisnah auf eine eigenständige Datenanalyse mit einhergehendem Reporting an.

Inhalte

  • Kapitel 1: Relationale Datenbanken: Vor- und Nachteile von relationalen Datenbanken, ER-Diagramme (Entity-Relationship-Modell), MySQL; 
  • Kapitel 2: Basic SQL: SQL Queries schreiben und relationale Datenbanken auslesen, Boolesche Logik kennenlernen und Tabellen filtern mit booleschen Operatoren; Praxisprojekt Toolkit aufbauen, um Daten zu filtern, zu gruppieren, zu sortieren und zu verbinden (join); 
  • Kapitel 3: Advanced SQL: Fortgeschrittene SQL-Konzepte und Techniken, Überwinden von Grenzen grundlegender SQL-Abfragen mittels subqueries, views, common table expressions (cte’s) sowie die Tabellenerstellung, Abfragen beschleunigen (indexes); 
  • Kapitel 4: Analytische Funktionen und Zwischenprojekt: Abschlussprojekt: Neue Datenbank selbstständig analysieren (Arithmetik mit SQL, mit SELECT rechnen, Ranglisten erstellen, laufende Summen über längere Zeiträume bilden);
  • Kapitel 5: BI Basics: Einführung in die datengetriebene Entscheidungsfindung und Abgrenzung unterschiedlicher Technologien wie Data Warehouse, Data Lake und Data Mart;
  • Kapitel 6: Datenanalyse: Einlesen und Zusammenführen von Daten mit Hilfe eines BI-Tools. Filtern, aggregieren und Kennzahlen berechnen und darstellen; 
  • Kapitel 7: Data Storytelling: Best Practices in der Darstellung und Kommunikation von Daten und auf ihnen basierenden Analysen. Bereitstellung ansprechender Dashboards für unterschiedliche Stakeholder;
  • Kapitel 8: Vertiefte Analysen und Zwischenprojekt: Berechnung von Regressionen, Unsicherheiten und Korrelationen sowie die deren Darstellung. Mehrstündiges Zwischenprojekt;
  • Kapitel 9/10 Final Project: Eigenständige Analyse von Daten mit einhergehendem Reporting in einem Business Szenario mit personalisiertem Feedback und Zertifikat.

Technische Voraussetzungen

Das Training findet in einer Online-Lernumgebung statt. In dieser finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und extra Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme. Das Training findet im Browser statt. Der Login in die Lernumgebung erfolgt über unsere Webseite. Die Zugangsdaten werden ca. 1 Woche vor Trainingsbeginn versendet. Es wird empfohlen, die Browser Firefox oder Chrome zu verwenden.

In dem Training wird zusätzlich die Software Microsoft Power BI Desktop eingesetzt. Diese muss auf Ihrem Rechner installiert sein, damit Sie die Übungen damit ausführen können. Zudem muss sich Power BI online mit externen Datenbanken als Datenquellen verbinden lassen. Die genauen Daten (Adressen, Ports) erhalten Sie vor dem Kurs. Bitte beachten Sie, dass die Anbindung der Datenbanken in Power BI nicht mit Verbindungen über Proxyservern möglich ist. Ebenfalls zum Einsatz kommt die Cloudversion von Power BI (https://app.powerbi.com), die über den Browser angewählt wird. Wir empfehlen, die Zugänge zu den Systemen vor dem Training zu prüfen und ggf. mit der IT-Administration abzusprechen.

Ihr Nutzen

  • Mit SQL schnell und praxisnah Datenübersichten erzeugen, um grundlegende und fortgeschrittene SQL-Abfragen zu schreiben und auszuführen
  • Situationsgerecht die korrekte SQL-Abfragetechnik wählen und optimierte Queries erzeugen
  • Schlüsselfunktionen, um Informationen in einer relationalen Datenbank zu ordnen, zu filtern und zu kategorisieren
  • Ausgewählte Praxisprojekte und Programmierübungen im Jupyter Notebook
  • Fortgeschrittenes Fachwissen zu Views, CTEs, Subqueries und Window Functions
  • Kenntnis von Technologien wie Data Warehouse, Data Lake und Data Mart
  • Datenanalyse mit BI-Tools durchführen
  • Best Practices in der Darstellung und Kommunikation von Daten und auf ihnen basierenden Analysen

Dies ist ein berufsbegleitendes Online-Training (ca. 8 Std. pro Woche über 4 Monate). Das Training findet im Browser statt, ohne zusätzliche Software. Die Zugangsdaten werden rechtzeitig vor Trainingsbeginn bereitgestellt.

Methoden

  • Das Online-Training besteht aus Lehrvideos, Interviews, Textbeiträgen und interaktiven Wissensabfragen.
  • Zudem umfasst das Training ein Abschlussprojekt sowie wöchentliche Live-Sessions und eine individuelle Projektbesprechung.
  • Das berufsbegleitende Online-Training bietet Ihnen nach dem Login in die Lernumgebung eine Mischung aus Videos, Lesestoffen und Business Szenarien, die Ihr Wissen schärfen.
  • Diese Komponenten werden über eine Trainingsumgebung online zur Verfügung gestellt. Teilnehmer:innen bearbeiten die Inhalte selbstständig und können Ort und Zeit dafür selbst festlegen.

Teilnehmer:innenkreis

Mitarbeiter:innen, die sich im Bereich Data Analytics spezialisieren oder vorhandene Kenntnisse der Datenanalyse erweitern möchten. Der Kurs ist zudem für Menschen geeignet, die eine Karriere in der IT- oder Tech-Branche anstreben bzw. Business Intelligence Consultants werden wollen. Für das Training werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt.

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