Der Kurs beginnt mit einem Überblick über die Prozessanalyse und deren Optimierung. Zur Datenanalyse gehören die Analyse der Datenquellen, die Übertragung und Vorbereitung der Daten in einem Data Warehouse, sowie der Transport und die Analyse in den Analysetools. Die Seminarteilnehmenden gewinnen dadurch einen fundierten Einblick über den gesamten Weg der Daten von ihrer Entstehung über die Transformation bis hin zur Analyse mit den verschiedenen Tools. Abgerundet wird dieses Training durch eine Einführung in die KI-gestützte Datenanalyse mit Python.
Agenda-Vorschlag
Grundlagen der Prozessanalyse
- Methoden der Prozessanalyse
- Darstellung von Prozessen
- Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen
Grundlagen der Datenanalyse
- Methoden, Tools, Darstellung
- OLTP und OLAP, Data Warehouse, Data Lake
- ETL oder ELT
Heterogene Datenquellen
- Relationale DB-Server (Microsoft SQL Server, Oracle Server)
- Dokumentenorientierte Datenbankserver (MongoDB)
- Dateien (csv-Dateien, Excel,…)
- Weitere Datenquellen
Datenvorbereitung und -transport (ETL)
- Datenvorbereitung und -bereinigung (Einschätzung, Auswahl, Transformation)
- Methoden der Datentransformation
- Übertragung der Daten in ein Data Warehouse (MS SQL Server, Methodenvergleich)
- Validierung der Daten
Datenanalyse
- Übertragung der Daten in die Analysetools (Export/Import, Skripte, Dateien)
- Fortgeschrittene Datenanalyse mit SQL
- Analyse in Excel (statistische Funktionen, Power Pivot-Tabellen)
- Analyse in Python (numpy, pandas)
Visualisierung
- Excel (Diagrammtypen, Statistikdiagramme, Pivottabelle , PivotChart,... )
- Python (maxplotlib, seaborn)
KI-gestützte Datenanalyse
- Grundlagen des maschinellen Lernens (Entscheidungsbäume, (un)begleitetes Lernen, Deep Learning, neuronale Netze, Algorithmen)
- Maschinelles Lernen in Python (tensorflow, keras)
Zielgruppe
Data Analyst, Data Scientist, Entwickler.innen, Fachinformatiker.innen, Mitarbeitende aus dem Business Intelligence Bereich (BI), Systembetreuende
Voraussetzungen
grundlegende Kenntnisse in der Abfragesprache SQL und Python sind von Vorteil.
Dauer
5,0 Tage