Unternehmen jeder Größe setzen auf datengestützte Erkenntnisse, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, Prozesse zu optimieren und strategische Entscheidungen zu treffen. Als Business Intelligence Analyst spielen Sie dabei eine entscheidende Rolle. Dieser Online-Kurs bietet Ihnen einen umfassenden Einstieg und vertiefende Einblicke in die Welt der Business Intelligence. Sie beginnen Ihre Lernreise mit einer umfassenden Einführung in relationale Datenbanken und SQL, widmen sich praktischen Übungen in Power BI, vertiefen Ihr Wissen über statistische Methoden und erfahren, wie Business Intelligence mit Techniken aus dem Machine Learning erweitert werden kann. Dieser Online-Kurs ist so konzipiert, dass Sie flexibel und in Ihrem eigenen Tempo lernen können. Es erwarten Sie Videos, interaktive Grafiken, Texte und viele praktische Übungen, die Sie selbst in online bereitgestellten SQL-Datenbanken und mit Power BI durchführen können. Am Ende schließen Sie den Kurs mit einem Abschlussprojekt ab. Bei Fragen stehen Ihnen erfahrene BI-Expert:innen als Mentoren zur Seite.
Inhalte
1. Einführung in relationale Datenbanken
- Einstieg in das Thema Datenbanken
- Aufbau relationaler Datenbanken
- SQL-Queries schreiben und relationale Datenbanken auslesen
- Unternehmensrelevante Informationen extrahieren
- Daten filtern mit Boolescher Logik
2. Vertiefung in SQL
- Daten gruppieren und sortieren
- Abfragen mit unterschiedlichen Joins verbinden
- Subqueries und erweiterte Filtermöglichkeiten nutzen
3. Vertiefung Datenbankdesign
- Strukturen relationaler Datenbanken
- Datenbankdesign und Normalisierungsregeln
- Tabellen und Daten erstellen oder verändern
- Praxisprojekt: Datenbank designen und umsetzen
4. SQL in der Praxis
- Eigenes Praxisprojekt von der Exploration bis zur Query
- Common Table Expressions (CTEs)
- Überblick bei komplexen Queries behalten
- Ranglisten erstellen und laufende Summen über längere Zeiträume bilden
- Tools für die SQL-Praxis
5. Einführung in Power BI
- Workflow klassischer Datenanalysen
- Grundfunktionen von Microsoft Power BI
- Daten-, Modell- und Berichtsansichten
- Filterfunktionen nutzen
- Erstellung eines Datenmodells eines ersten Reports
6. Datenaufbereitung und -visualisierung
- Best Practices in der Datenvisualisierung
- Visualisierungen ändern und formatieren
- Visualisierungen in Berichten und Dashboards verwenden
- Typische Fehler uns wie man sie vermeidet
- Richtlinien für verständliche Grafiken
- Einsatz des Power Query Editors
- Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen
7. Dashboards und DAX-Code
- Berichte und Analysen in Dashboards arrangieren
- Grundsätze des Data Storytellings anwenden
- Fortgeschrittene BI-Fähigkeiten
- Grundlagen von Data Analysis Expressions (DAX-Sprache)
- Einbindung von DAX in Berichte
- Komplexen DAX-Code für Berechnungen schreiben
- Spalten, Kennzahlen und Tabellen mit DAX-Code generieren
8. Fortgeschrittene Themen
- Grundlegende Konzepte der Statistik
- Best Practices für statistische Datenanalysen
- Machine Learning im BI-Prozess anwenden
- Seitenübergreifenden Drilldown durchführen
- Einflussfaktorenanalysen durchführen
9. Abschlussprojekt
- Analyse der Unpünktlichkeit im Flugverkehr an einem wichtigen Drehkreuz mithilfe realer Datensätze
- Selbstständige Durchführung eines kompletten Datenprojekts mit SQL und Power BI
- Ergebnispräsentation und 1:1-Feedbackgespräch mit Mentoring-Team
- Erhalt des Zertifikats zum Data Analyst mit Python
