Beschreibung
Advanced Data Analysis, Engineering und Mining
Ziel
Möchtest du Data Analyst werden? Egal ob in Hamburg, Frankfurt, München oder remote (live online): In unserem Data Analytics Kurs lernst du, die richtigen Business-Fragen zu stellen und sie mit Daten zu lösen. Unsere erfahrenen Coaches zeigen dir, wie du mit Stakeholdern zusammenarbeitest, um die Ursachen von Geschäftsproblemen zu verstehen und sie in datenbasierte Lösungen zu übersetzen.
Erwirb praxisnahes Know-how in Datenvisualisierung mit Tableau, Datenverarbeitung über APIs und SQL sowie Python Machine Learning, um Daten zu generieren und auszuwerten. Das volle „Datenpaket“ – in nur 12 Wochen. Starte jetzt deine Ausbildung in Data Analytics!
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Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 10 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
Lerne Data Analytics und deine Tools kennen
Let's code! Herzlichen Glückwunsch zu deiner Entscheidung, an unserer Data Analytics Ausbildung teilzunehmen. Wie bei allen Bootcamps starten wir mit einer Vorstellungsrunde, um dich und die anderen Teilnehmer kennenzulernen – schließlich ist eine offene und unterstützende Atmosphäre das A und O.
Dann geht es direkt los: Datenanalyse. Du bekommst einen umfassenden Einblick in die Rolle, Aufgaben und Stakeholder eines Data Analysts. Außerdem stellen wir dir die wichtigsten Tools vor – deine Toolbox, die du später auch im Job nutzen wirst.
Phase 2: Statistik, Tabellen und Präsentationen
Dein neues Ass im Ärmel: Statistik
In Phase 2 deiner Data Analyst Ausbildung lernst du alles über „deskriptive Statistik“ und warum sie für Data Analysts so wichtig ist: Besonders bei großen Datenmengen helfen diese Techniken, den Überblick (und die Nerven) zu behalten.
Zusätzlich zeigen wir dir, wie du Google Sheets effektiv nutzt, geben dir Tricks für gelungene Präsentationen an die Hand und vermitteln dir hilfreiche Problemlösungsmethoden unserer Coaches.
Phase 3: Coding Deep Dive: Python & Co.
Jetzt wirst du zum legalen Hacker
Zeit, dein Setup einzurichten: Gemeinsam bereiten wir deinen Computer so vor, dass du wie ein Hacker arbeiten kannst und machen dich mit der Kommandozeile vertraut. Wir installieren Python in einer conda-Umgebung. Du verstehst nun das Konzept von „virtuellen Umgebungen“, kannst diese selbst erstellen und Tools zur Paket- und Bibliotheksverwaltung nutzen.
Du lernst, in einer IDE (Integrated Development Environment) zu coden, verstehst die Python-Syntax, verschiedene Datentypen und -strukturen, Variablen, Schleifen, bedingte Anweisungen und Funktionen. Und da du nun auch Pseudocode verwenden und schreiben kannst, programmierst du dein erstes simples Programm.
Phase 4: Datenanalyse durchführen
Datenanalyse mit Python durchführen
Jetzt, da du tief im Thema bist, lernst du das Konzept der EDA – Exploratory Data Analysis – kennen, bei der Daten mit wenig Vorwissen über deren Zusammenhänge untersucht werden. Dabei lernst du, Daten mit „pandas data frames“ zu sammeln, zu erweitern und zu bereinigen. Du kombinierst verschiedene Datensätze und setzt dich mit fehlenden Werten auseinander.
Mit deinen Kenntnissen aus der deskriptiven Statistik (Phase 2) extrahierst du Bedeutungen aus den Daten, lernst KPIs (Key Performance Indicators) zu erstellen und verstehst, was aussagekräftige „Plots“ ausmacht. Du nutzt Matplotlib und Seaborn und lernst, Diagramme zu erstellen.
Phase 5: Internes Data Sourcing mit SQL und Datenbanken
Internes Data Sourcing mit SQL und Datenbanken
Kurz vor dem Endspurt lernst du die Grundlagen über Datenbanken und deren Strukturen kennen. Du erfährst, wie du mit DBeaver auf die bereitgestellte PostgreSQL-Datenbank zugreifst, wie SQL-Syntax definiert ist und wie du SQL-Abfragen aufbaust.
Mit Code-Along-Skripten und weiteren Aufgaben unserer Coaches lernst du die SQL-Ausführung praxisnah und effektiv. Zusätzlich erfährst du, wie Dateninfrastrukturen aufgebaut sind und wie man ein Star-Schema entwirft. Klingt kompliziert? Keine Sorge, wir führen dich Schritt für Schritt durch!
Phase 6: Externes Data Sourcing
Externes Data Sourcing mit Daten aus dem Netzwerk
In Phase 6 arbeitest du mit API-Keys, um dich mit APIs zu verbinden. Du lernst, mehrere Aufrufe mit unterschiedlichen Parametern zu automatisieren, SQL-Abfragen aus Python heraus auszuführen und Dokumentationen zu lesen, um Limits, Anfrage- und Antwortformate zu verstehen.
Schon mal von JSON-Dateien gehört? Wir zeigen dir, wie du auf sie zugreifst und Daten daraus extrahierst. Mit all deinen bisher erlernten Fähigkeiten führst du dann ein Projekt durch, um dein Wissen zu festigen – organisiert mit agilen Tools, genauso wie später im Job!
Phase 7: Datenvisualisierung mit Tableau
Bereite deine Daten visuell perfekt auf – mit Tableau
Ein wichtiger Teil der Datenanalyse: Visualisierung. In der letzten Phase vor der Abschlussprüfung lernst du, wie du dich mit Daten verbindest und grundlegende Datenexploration durchführst – während du dich mit der Tableau-Umgebung vertraut machst.
Du lernst, wie du Daten filterst und gruppierst, Felder berechnest und Parameter nutzt. LODs und Tabellenkalkulationen werden nach dem Bootcamp genauso zu deinem Repertoire gehören wie die Erstellung interaktiver Dashboards.
Phase 8: Abschlussprojekt & Präsentation
Dein Finale beim Graduation Event
Weil wir zu 100 % davon überzeugt sind, dass man das Gelernte am besten durch praktische Anwendung behält, verbringst du die letzten vier Wochen deines Data Analytics Bootcamps damit, dein gesamtes Wissen in dein digitales Capstone-Projekt einfließen zu lassen.
Wenn du es bis hierhin geschafft hast, darfst du dich offiziell Data Analyst nennen. Herzlichen Glückwunsch!
Nutzen & Mehrwert
Dein Data Analytics Kurs wird von 2 Coaches betreut, und du erhältst 540 Stunden effektiven Unterricht, praktische Aufgaben und 1:1 Feedback-Sessions. Zudem wirst du in Kanban, agilen Methoden, Stressreduktion und Präsentationstechniken geschult. Dein großes Finale: In den letzten 4 Wochen erstellst du dein digitales Capstone-Projekt. Natürlich bereiten wir dich im Career Coaching optimal auf deine Vorstellungsgespräche vor.
Aufbau & Organisation
Teilnehmer: ca. 15
Coaches: 2 pro Bootcamp
Standorte: Hamburg, Frankfurt, München oder remote (live online)
Kurs-Sprache: Englisch
Zielgruppe / Voraussetzungen
Unsere Data Analyst Ausbildung richtet sich an alle, die einen Hochschulabschluss oder Berufserfahrung haben und gerne Probleme lösen. Vorkenntnisse in Mathematik oder Physik sowie Erfahrungen mit Business-Tools wie CRM- oder ERP-Software sind hilfreich. Wenn du dich in Excel auskennst und schon erste Programmiererfahrung hast: umso besser!
Wir fördern DiversITy – unabhängig von Geschlecht, sexueller Orientierung, sozialem und ethnischem Hintergrund – und heißen alle willkommen, die motiviert sind: Let’s code
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