Data Analyst (IHK) (m/w/d)

Das Potenzial der Daten für das Unternehmen ausschöpfen

Daten sind der Treibstoff für die Digitalisierung der Wirtschaft. Allerdings können Unternehmen erst dann Fahrt aufnehmen, wenn sie über eigene Fachleute verfügen, die • bereits vorhandene Produktions-, Kunden- oder Markt-Daten strukturieren und auswerten können, • über geeignete Methoden zur Erhebung zusätzlich erforderlicher Daten verfügen und insgesamt • die großen Potenziale datengestützter Analysen und Prozesse für die Wertschöpfung erschließen können.
Der Online-Zertifikatslehrgang qualifiziert datenaffine Fachkräfte branchenunabhängig dazu, diese Analytik und daraus hervorgehende Datenprojekte im Unternehmen zu implementieren. Wer im Wettbewerb von heute vorne mitfahren will, muss die Daten verstehen und richtig nutzen. Der praktische Teil umfasst die Umsetzung von Extract-Transform-Load-Prozessen in weit verbreiteten Business Intelligence Tools.

Kernthemen: Grundlagen Data Analytics – ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load): Überblick zu Data Analytics, Datenim- und -export, Explorative Datenanalyse, Daten bearbeiten und transformieren, Dokumentation und Organisation von Workflows; Visuelle Analyse und Reporting – Einstieg in BI-Tools (Business Intelligence): Grundzüge der visuellen Analyse und des Reportings, Daten importieren, kombinieren und formatieren, Graphen und Ansichten, Daten filtern und Berechnungen durchführen, Datenexport, Dashboards und Storys; Data Analytics für Fortgeschrittene – Datenbanken, Machine Learning, Workflow Control: Arbeiten mit Datenbanken, Maschinelles Lernen, Workflow-Kontrollstrukturen, Schnittstellen und Einbettungen, Workflow-Optimierung; Datenprojekte – bewerten, planen und umsetzen: Datenprojekte bewerten, Datenprojekte planen und organisieren, Datenprojekte formulieren und visualisieren; Praktisch umsetzen – Datenprojekte planen, Modelle erstellen, Vorhersagen treffen: Anwendungsfall aus der betrieblichen Praxis, Planung, Umsetzung und Ausführung eines Datenmodells
Der Kurs schließt mit einem Abschlusstest in Form einer Projektarbeit ab. Die Projektarbeit erfolgt in Eigenregie durch die Teilnehmenden. Für die Erstellung der Projektarbeit sind etwa 10 Stunden vorgesehen. Die Projekten wird vom Dozenten (m/w/d) tutoriell unterstützt. Zum Abschluss der Projektarbeit und als Voraussetzung für die Ausstellung des IHK-Zertifikats „Data Analyst (IHK) (m/w/d)“ findet ein individuelles Fachgespräch als Online-Konferenz mit dem Trainierenden statt. Zur individuellen Identifikation und zum Fachgespräch (Kurspräsentation) wird vom Teilnehmenden eine Webcam oder ein Smartphone mit Kamera benötigt.
Die Teilnehmenden erhalten nach dem Abschluss des Lehrgangs und bestandener Projektarbeit inkl. Fachgespräch das IHK-Zertifikat "Data Analyst (IHK) (m/w/d)".

Technische Voraussetzungen: • PC, Apple Mac oder Tablet (ab 7 Zoll) • mindestens Microsoft Windows 10 oder macOS 11 oder Android 10 oder iOS 11 oder iPadOS 13 • Headset (Kopfhörer mit Mikrofon) • Webcam (dringend empfohlen) • Internetzugang mit mind. 2 Mbps im Download und mind. 1 Mbps im Upload

Einzelne verpasste Termine müssen jeweils über die Aufzeichnung nachgeholt werden, um den Anschluss an den Kurs zu halten.

Zielgruppe: (m/w/d) Fachkräfte aller Branchen, die über ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung verfügen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, erste Erfahrungen im Umgang mit Daten z. B. in Tabellenkalkulationsprogrammen wie MS-Excel sollten jedoch vorhanden sein.

Der Online-Zertifikatslehrgang qualifiziert datenaffine Fachkräfte branchenunabhängig dazu, die Analytik und daraus hervorgehende Datenprojekte im Unternehmen zu implementieren. Mit ihren umfassend erweiterten Kompetenzen, z. B. in Datenanalyse oder Business Intelligence (BI), positionieren Data Analysten (IHK) (m/w/d) ihre berufliche Zukunft in einem Schlüsselbereich der Unternehmensentwicklung.


Kernthemen: Grundlagen der Data Analytics – ETL-Prozesse | Visuelle Analyse und Reporting – Einstieg in BI-Tools | Data Analytics für Fortgeschrittene – Datenbanken, Machine Learning, Workflow Control | Datenprojekte – bewerten, planen, umsetzen | Praktisch umsetzen- Datenprojekte plane, Modelle erstellen, Vorhersagen treffen, u.v.m….