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Komplexe Datenanalysen in der Fachdomäne umsetzen. Mit datengetriebenen Entscheidungen die Wettbewerbsfähigkeit steigern. Methoden Das berufsbegleitende Online-Training bietet Ihnen nach dem Login in die Lernumgebung eine Mischung aus Videos, Lesestoffen und Business Szenarien, die Ihr Wissen schärfen. Durch die interaktiven Übungen legen Sie in Ihrer Lernumgebung selbst Hand an und gewinnen einen praktischen Eindruck, was es heißt, mit Daten zu arbeiten. Während des Trainings werden Teilnehmer:innen über den gesamten Zeitraum hinweg begleitet. Das Online-Training besteht aus interaktiven Programmierübungen, Videos und interaktiven Wissensabfragen. Trainingsteilnehmende bearbeiten die Inhalte selbständig und können Ort und Zeit dafür selbst festlegen. Data analyst ausbildung. Teilnehmer:innenkreis Mitarbeiter:innen, die sich im Bereich Data Analytics spezialisieren oder vorhandene Kenntnisse der Datenanalyse erweitern möchten. Das Data Analyst-Training ist für Abteilungen von Bedeutung, welche verstärkt datengetrieben arbeiten und entscheiden müssen.
Hierfür sind die Techniken für die Datenvisualisierung überaus nützlich, um statistische Ergebnisse auch für Nichtfachleute verständlich zu machen. Wo arbeitet ein Data Analyst? Die Nachfrage nach Data Analyst ist hoch, bei Unternehmen unterschiedlicher Sektoren: Informatik und Telefonie, Banken und Versicherungen, Einzelhandel und E-Commerce, Medien und Kommunikation, Industrie, Transport und Logistik, Gesundheitswesen... Weiterbildung Data Analytics | Leuphana. aber auch bei der Öffentlichen Verwaltung. Oft arbeiten Datenanalysten in der Marktforschung, für die Entwicklung von prädiktiven Modellen und Algorithmen zur Erklärung und Vorhersage von Konsumentenverhalten (z. Propensity to buy- und Churn-Modelle, Prediction Modelle, Cluster Analysen, Look-Alikes) oder in der Finanzanalyse, wo sie Machine Learning Verfahren anwenden zur Entwicklung und Optimierung von Entscheidungsmodellen (z. Next Best Action) - aber ihre Hilfe für die Untersuchung komplexere Datenstrukturen ist überall dort gefragt, wo durch laufende Geschäftsprozesse große Datenmengen anfallen.
Allgemein gesprochen sind das alle Felder, in denen große Datenmengen entstehen – etwa in der Qualitätssicherung oder in Forschung und Entwicklung. Ihre Arbeit vereinigt also rein analytische, kreative und kommunikative Aufgaben. Sie müssen mit großen Datenmengen umgehen, sich in Programmsprachen wie Java oder C# auskennen, aber auch ihre Arbeitsergebnisse und Ideen visualisieren und für Nichtfachleute verständlich präsentieren können. Schwarz auf Weiß Dieser Beitrag ist zuerst in unserer Magazinreihe "IT & Karriere" erschienen. Einen Überblick mit Download-Links zu sämtlichen Einzelheften bekommen Sie online im Pressezentrum des MittelstandsWiki. Bedingt durch das hohe Innovationstempo in der IT ist das Arbeitsfeld ausgesprochen dynamisch. Wer hier dauerhaft Fuß fassen will, muss sich also kontinuierlich weiterbilden. Den idealen Einstieg bietet ein Hochschulstudium der Informatik, Mathematik oder Physik. Hinzu kommen dann erste Praxiserfahrungen in der Datenanalytik mitsamt den entsprechenden Methoden und Algorithmen.