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
- die großen Potenziale datengestützter Analysen und Prozesse für die Wertschöpfung erschließen können.
Mit ihren umfassend erweiterten Kompetenzen, z. B. in Datenanalyse oder Business Intelligence (BI), positionieren Data Analysten (IHK) ihre berufliche Zukunft in einem Schlüsselbereich der Unternehmensentwicklung. Sie können datengestützte Optimierungspotenziale identifizieren, die Entscheiderkreise beraten und Datenprojekte steuern.
Daten Analysten können
- das Potenzial der Datennutzung zur Optimierung von Arbeits- und Geschäftsprozessen
praxisorientiert analysieren - datengestützte Entscheidungen z. B. in Produktion, Marketing oder Logistik fördern
- zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beitragen
- unternehmensspezifische Datenprojekte konzipieren und umsetzen
- seine beruflichen Perspektiven innovativ verbessern
Auftaktveranstaltung
Technik-Check, Teilnehmererwartungen und Einführung in das Lehrgangsprogramm
Grundlagen der Data Analytics – der ETL-Prozess
Aufgaben und Funktion der Data Analytics, visuelle Analytics-Werkzeuge nutzen, Datenprozesse organisieren und dokumentieren
Visuelle Analyse und Reporting – BI-Tools
Aufgaben und Funktionen visueller Analysen und Reportings kennenlernen, BI-Tools sicher nutzen, Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren
Data Analytics für Fortgeschrittene – Machine Learning, Workflow Control
Mit Datenbanken souverän arbeiten, maschinelles Lernen und seine Potenziale verstehen, Datenmodelle für maschinelles Lernen entwickeln, Methoden für das Workflow Control anwenden
Datenprojekte – bewerten, planen, umsetzen
Planung und Kommunikation von Datenprojekten, Projektparameter und -ziele transparent vermitteln, agile Methoden für mehr Projekteffizienz
Praxistraining
Data Analytics im (eigenen) beruflichen Kontext anwenden, Informationsquellen für die Weiterentwicklung und Verbesserungspotenziale durch Datenanalytik erkennen und deren Ausschöpfung anstoßen
Abschlusstest
Kurzpräsentation eines (eigenen) Data Analytics-Projekts sowie Diskussion und Abschlussgespräch (insg. ca. 45 Minuten). Es können Kleingruppen mit mehreren Teilnehmenden gebildet werden