Business Data Analyst mit Excel und Power BI

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.

Modul 1: Grundlagen zu „Daten im Unternehmen“

• 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

• 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

• 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

• Reporting
• Storytelling
• Überblick Business Intelligence Werkzeuge, Ausblick auf weitere Werkzeuge (zB Tableau)

• Rechtliche Rahmenbedingungen (DSGVO, Konzept der Anonymisierung, Pseudonymisierung)
• Data Governance

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.

Excel-Kenntnisse auf dem Niveau des ICDL Excel Advanced bzw. Excel Aufbau.
Bestandteil für Ihren Lernerfolg ist die intensive, selbstverantwortliche Auseinandersetzung mit den Lehrgangsinhalten auch außerhalb der Kurszeiten.

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.