Fundierte Datenkompetenz ist eine zentrale Fähigkeit geworden: Daten gezielt aufbereiten, analysieren und kommunizieren – das braucht im Rahmen der fortschreitenden Digitalisierungs-Offensive jedes Unternehmen.
Durch den bewussten Umgang mit den stetig wachsenden Datenmengen, können unternehmerische Vorteile frühzeitig abgeleitet und Handlungsempfehlungen von Expert:innen ausgesprochen werden. Dabei finden die meisten Analysen in einfachen Bordmittel wie Microsoft Excel oder Power BI statt.
In diesem Online Essential Kurs lernen Sie, Datenanalysen in Microsoft Excel oder Power BI durchzuführen: Sie steigen direkt in die Datenanalyse ein, mit den Ihnen zur Verfügung stehenden Mitteln! So wenden Sie die neuen Fertigkeiten direkt an Beispielen aus Ihrem Arbeitsalltag an. Sie lernen, wie Sie relevante Daten identifizieren und welche Darstellungsformen zielführend sind. Gleichermaßen stellen wir Ihnen im Rahmen von Case Studies Fallstricke und Best Practices zur Prüfung der Datenqualität vor.
Der Kurs unterstützt Sie dabei, einen unmittelbaren Fortschritt bei Datenanalysen (Reporting, Auswertungen, Budgetplanungen, etc.) in ihrem Arbeitsalltag zu erzielen. Das Online Essential besteht aus interaktiven Selbstlernphasen, mit informativen Texten, Erklärvideos, Anwendungsaufgaben sowie Quizfragen. Der interaktive Austausch in unserer Lerncommunity bietet Ihnen außerdem den Raum, Erfahrungen gemeinsam zu reflektieren. Unser Trainer steht Ihnen als Experte und Begleiter jederzeit mit Rat und Tat zur Seite.
Starten Sie in ein praxisnahes Lernerlebnis zum Thema Datenanalyse und -visualisierung.
Modul 1: Webinar

120 Min.
Kick-off und Einstieg in die Merkmale datengetriebener Organisationen
- Klärung gängiger Buzzwords im Bereich Data Science und der digitalen Transformation
- Vorstellung der Vorteile und Voraussetzungen datengetriebener Unternehmen
- Einstieg in die Datenkompetenz (Data Literacy): Die Wahl der richtigen Darstellungsform ist nicht trivial, aber elementar zur Ableitung und Kommunikation von Entscheidungen
Modul 2: Selbstlernphase

240 Min.
Explorative Datenanalyse und visuelle Analysetechniken
- Grundlagen der explorativen Datenanalyse zur Prüfung der Datenqualität
- Kennenlernen der gängigen Darstellungsformen für die Analyse der Lage, Streuung und des Zusammenhanges von Eigenschaften in einem Datensatz für einfache Analyse-Tools
Modul 3: Selbstlernphase

60 Min.
Transferaufgabe: Ableitung von Erkenntnissen aus einer 'Grand Tour
- Anhand eines vorgegebenen Dashboards „Grand Tour” gezielte Erkenntnisse ableiten
- Leitfragen führen die Teilnehmer:innen durch die Transferaufgabe
- Gemeinsame Diskussion der Darstellungsformen mit den Kursteilnehmer:innen
Modul 4: Webinar

120 Min.
Check-in und interaktiver Austausch zu den Themen: Datenvisualisierung und -interpretation
- Klärung von potenziellen Fragen, die innerhalb der Selbstlernphase und Transferaufgabe (Modul 2 und 3) aufgekommen sind
- Grundlagen zu dem methodischen Aufbau eines Dashboards
- Grundprinzipien zum „Data-driven Storytelling”
Modul 5: Selbstlernphase

210 Min.
Daten aufbereiten und beurteilen
- Kennenlernen typischer Problemarten in einem Datensatz (z.B. ungültiger/fehlerhafter Daten)
- Einführung in Methodiken zur erfolgreichen Bereinigung von Daten in Microsoft Excel oder Power BI
- Vorbereitungsmaßnahmen für Forecast-Analysen in Microsoft Excel oder Power BI
- Vorstellung von Werkzeugen zur Beurteilung einer Regressionsanalyse
Modul 6: Selbstlernphase

60 Min.
Transferaufgabe: Analyse der Datenqualität: Finden von Ausreißern
- Untersuchung der Datenqualität eines vorgegebenes Datensatzes
- Mithilfe geeigneter Visualisierungen erkennen die Kursteilnehmer:innen Ausreißer und können gezielte Handlungsempfehlungen vorschlagen wie mit den fehlerhaften Datenpunkten umgegangen werden soll (Entfernen von Daten vs. methodische Datenkorrektur)
- Leitfragen führen die Teilnehmer:innen durch die Transferaufgabe
Modul 7: Webinar

120 Min.
Check-in und interaktiver Austausch zu den Themen Datenbereinigung und -evaluierung + Seminarabschluss
- Klärung von potenziellen Fragen, die innerhalb der Selbstlernphase und Transferaufgabe (Modul 5 und 6) aufgekommen sind
- Besprechung einer Case Studie zum Thema Forecasting und gemeinsame Evaluierung des Analysemodelles
- Vorstellung von Best Practices zur automatisierten Datenbereinigung in Microsoft Power BI
- Gemeinsamer Abschluss Ihrer Lernerfahrung — Raum für Fragen ist hier sichergestellt!
Inhalte
- Buzzwords im Bereich Data Science und digitale Transformation
- Vorteile und Voraussetzungen datengetriebener Unternehmen
- Explorative Datenanalyse und visuelle Analysetechniken
- Explorativen Datenanalyse zur Prüfung der Datenqualität
- Darstellungsformen für die Analyse von Lage, Streuung, Zusammenhang
- Datenvisualisierung und -interpretation
- Ableitung von Erkenntnissen aus einem Dashboard
- Grundlagen zu dem methodischen Aufbau eines Dashboards
- Grundprinzipien zum „Data-driven Storytelling“
- Daten aufbereiten und beurteilen
- Typische Problemarten in einem Datensatz
- Bereinigung von Daten in Microsoft Excel oder Power BI
- Forecast-Analysen in Microsoft Excel oder Power BI
- Vorstellung von Werkzeugen zur Beurteilung einer Regressionsanalyse
- Untersuchung der Datenqualität eines vorgegebenes Datensatzes
- Datenbereinigung und -evaluierung
- Case Study zum Thema Forecasting und Evaluierung des Analysemodelles
Lernumgebung
In Ihrer online Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und extra Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Ihr Nutzen
In diesem Online-Data Science-Kurs
- lernen Sie, wie Sie strukturiert Unternehmensdaten in einen Mehrwert verwandeln und was Sie unter den gängigsten Buzzwords der digitalen Transformation verstehen können.
- gewinnen Sie eine fundierte Beurteilungskompetenz, um gezielt die richtigen Erkenntnisse aus Datenanalysen in Microsoft Excel oder Power BI ableiten und kommunizieren zu können.
- erhalten Sie konkrete Tipps und Beispiele für eine optimale Visualisierung von Datenanalysen.
- werden Ihnen typische Fallstricke gezeigt, wodurch Sie Ad-hoc Analysen kritisch hinterfragen können.
In Modul 6 (Transferaufgabe) haben Sie die Möglichkeit, die gewonnen Erkenntnisse direkt in Microsoft Excel anzuwenden. Zudem haben Sie die Möglichkeit in Modul 7 (Webinar) die Lerninhalte parallel in Microsoft Excel oder Power BI nachzuvollziehen bzw. mitzuklicken.
Methoden
Das moderne Blended-Learning-Konzept dieser Lernreise ist für eine optimale Selbstlern-Situation abgestimmt und kombiniert Live-Online-Impulsvorträge und Q&A Sessions mit spannenden Online-Trainings. In den Live-Online Webinaren stellen unsere Trainer:innen typische Fallstricke und Best Practices in Microsoft Excel oder Power BI vor, die durch anwendungsorientierte Beispiele und Reflexionsübungen einen maximalen Lernerfolg sicherstellen. Gleichzeitig profitieren Sie von unserer Lern-Community, in der Sie sich mit anderen Teilnehmer:innen austauschen und vernetzen, Fragen stellen und berufliche Erfahrungen miteinander teilen können. Zudem können Sie hier auch direkt in Kontakt mit einem persönlichen Tutor treten.
Dauer: 16 Stunden über 2 Wochen (3 Webinare + ca. 10 Stunden Selbstlernphase), 12 Monate Zugriff auf Ihre digitalen Lerninhalte.
Teilnehmer:innenkreis
Dieser Einstiegskurs richtet sich branchenübergreifend an Fachkräfte sowie an alle Interessierten, die ihr Wissen im Umgang mit Daten in den typischen Analyse-Tools wie Microsoft Excel oder Power BI vertiefen möchten, um fundiert Daten im arbeitsbezogenen Kontext zu analysieren, visualisieren und kommunizieren.
Open Badges - Zeigen Sie auch digital, was Sie können.
Open Badges sind anerkannte, digitale Teilnahmezertifikate. Diese verifizierbaren Nachweise sind der aktuelle Standard für die Einbindung in Karrierenetzwerken wie z.B. LinkedIn. Damit zeigen Sie digital, über welche Kompetenzen Sie verfügen. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie von uns ein Open Badge.
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