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Impressum

Data Analyst (IHK) - online

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.

Die Teilnehmer erweitern umfassend ihre Kompetenzen in Datenanalyse, Datenmodellentwicklung, Machine Learning, Business Intelligence (BI) und dem agilen Management interdisziplinärer Datenprojekte und können datengestützte Optimierungspotenziale sowohl in eng umrissenen Aufgabenfeldern als auch für bereichsübergreifende (Geschäfts-)Prozesse identifizieren und ausschöpfen, Unternehmensentscheider fundiert beraten und zukunftsweisende Datenprojekte effizient planen und umsetzen.

Dieses Seminar richtet sich an:

Der Lehrgang richtet sich an 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.

Unterrichtszeiten

Zentrale Durchführung mit erfahrenen Online-Trainern und renommierten Fachexperten. Abwechslungsreiches Blended-Learning-Konzept für optimale Lernerfolge. Fünf Trainingsmodule mit ca. 56 Lehrgangsstunden als Live-Online-Training sowie ca. 26 Stunden als modulbegleitendes Selbstlernstudium.

Ihr Abschluss:

IHK-Zertifikat Data Analyst (IHK)

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    noch Plätze frei
    Seminar-Nr.:
    6222_242_06DI
    Dozenten:
    . Webinar
    Dauer:
    ca. 57 UStd.
    Online-Anteil:
    100%
    Zeiten:
    Online-Training, i.d.R.14:00-17:00 Uhr
    Voraussichtliche Termine
    22.08.2024, 27.08.2024, 03.09.2024, 10.09.2024, 17.09.2024, 24.09.2024, 22.10.2024, 29.10.2024, 05.11.2024, 12.11.2024, 19.11.2024, 26.11.2024, 03.12.2024, 10.12.2024, 16.12.2024, 20.12.2024

     2.290,–

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    Seminar-Nr.:
    6222_242_07DI
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    22.08.2024, 27.08.2024, 03.09.2024, 10.09.2024, 17.09.2024, 24.09.2024, 22.10.2024, 29.10.2024, 05.11.2024, 12.11.2024, 19.11.2024, 26.11.2024, 03.12.2024, 10.12.2024, 17.12.2024, 20.12.2024

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    23.08.2024, 28.08.2024, 04.09.2024, 11.09.2024, 18.09.2024, 25.09.2024, 23.10.2024, 30.10.2024, 06.11.2024, 13.11.2024, 20.11.2024, 27.11.2024, 04.12.2024, 11.12.2024, 18.12.2024, 23.12.2024

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    Seminar-Nr.:
    6222_242_09DI
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    6222_242_05DI
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    Dauer:
    ca. 57 UStd.
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    100%
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    Online-Training, i.d.R.18:00-21:00 Uhr
    Voraussichtliche Termine
    09.09.2024, 10.09.2024, 20.09.2024, 24.09.2024, 27.09.2024, 01.10.2024, 15.10.2024, 22.10.2024, 29.10.2024, 05.11.2024, 12.11.2024, 19.11.2024, 26.11.2024, 03.12.2024, 10.12.2024, 17.12.2024, 20.12.2024

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    Auf die Warteliste

Inhalt:

Modul 1: Grundlagen der Data Analytics - der ETL-Prozess

Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über den Lehrgang. Sie lernen Dozenten, Struktur und Ziele des Lehrgangs kennen. Außerdem erhalten sie Methodenwissen dazu, wie Tools und Plattformen zu bedienen sind.
  • Aufgaben und Funktionen der Data Analytics kennen
  • Visuelle Analytics-Werkzeuge verstehen und sicher anwenden
  • Den ETL-Prozess verstehen und anwenden
  • Mit explorativer Datenanalyse Daten verstehen und visualisieren
  • Datenprozesse effizient organisieren und verständlich dokumentieren

Modul 2: Visuelle Analyse und Reporting - Einstieg in BI-Tools

Die Teilnehmer erlangen ein grundlegendes Verständnis zu Funktionen und Aufgaben von Business Intelligence Tools. Übungen und praxisnahe Beispiele ermöglichen den Teilnehmern, die Vorteile von visuellen Analysen und Reportings effizient im Beruf anzuwenden.
  • Aufgaben und Funktionen von visueller Analyse und Reporting kennen
  • BI-Tools verstehen und sicher anwenden
  • Inhalte und Daten effizient und verständlich visualisieren

Modul 3: Data Analytics für Fortgeschrittene - Datenbanken, Machine Learning, Workflow Control

Die Teilnehmer erhalten ein tieferes Verständnis, Methodenwissen und einen sicheren Umgang mit der Datenanalytik. Sie bekommen einen detaillierten Einblick in die verschiedenen Tools und Plattformen und in deren Bedienung. Anhand anschaulicher Datensätze lernen sie, Datenmodelle zu erstellen und zu optimieren.
  • Sicherer Umgang und Arbeiten mit Datenbanken
  • Verschiedene Typen des Maschinellen Lernens und deren Anwendungsgebiete verstehen
  • Kenntnisse zu Datenmodellierung und Maschinellem Lernen umsetzen und für eigene Datenmodelle anwenden
  • Methoden für Strukturierung und Kontrolle von Workflows anwenden

Modul 4: Datenprojekte - bewerten, planen und umsetzen

Die Teilnehmer lernen Datenprojekte zu bewerten und zu begründen sowie anhand agiler Methoden in einzelnen Teilschritten und Versionen zu planen und durchzuführen. Dazu lernen sie Folgendes kennen:
  • Verstehen, wie man Datenprojekte sicher plant und richtig argumentiert
  • Projektparameter und -ziele anschaulich formulieren und visualisieren
  • Agile Methoden anwenden, um flexible Datenprojekte effizient zu realisieren

Modul 5: Praktisch umsetzen - Datenprojekte planen, Modelle erstellen und Vorhersagen treffen

Die Teilnehmer sind in der Lage, bei der Bearbeitung von betrieblichen Problemstellungen eigene Lösungsstrategien in der Datenanalyse zu entwickeln und umzusetzen. Sie nutzen Data Analytics für ihre eigene Weiterentwicklung. Folgende fachliche und methodische Kompetenzen werden vermittelt:
  • Wissen über Data Analytics im beruflichen Kontext anwenden
  • Anforderungen und Ziele für sich ständig ändernde Aufgabenstellungen darstellen und formulieren
  • Informationskanäle kennen, die einen Ausblick auf Weiterentwicklungen in der Datenanalytik geben
  • Verbesserungspotenzial durch Datenanalytik erkennen und entsprechende Entwicklungen anstoßen
IHK-Abschlusstest: Kurzpräsentation eines eigenen Data Analytics-Projekts, Diskussion und Abschlussgespräch (ca. 45 Minuten). Es können Kleingruppen mit mehreren Teilnehmenden gebildet werden. Es wird eine Projektarbeit angefertigt und eingereicht.

Hinweis

Der Online-Zertifikatslehrgang wird über die E-Learningplattform der DIHK-Bildungs-GmbH bereitgestellt. Zur Einrichtung des User-Accounts und Zusendung von Lehrgangsunterlagen übermitteln wir Name, Anschrift, Emailadresse der Teilnehmer an die DIHK-Bildungs-GmbH. In diesem Zusammenhang wird auch die Telefonnummer zur Klärung der technischen Fragen übermittelt.

Die Teilnehmenden benötigen:

  • PC ab Windows 7, Apple Mac ab OS X 10.8, jeweils mit Soundkarte/Soundausgabe und Anschluss für ein Headset
  • Kopfhörer mit Mikrofon (Headset), Webcam
  • Internetzugang mit mind. 0,6 Mbps Downstream und mind. 1 Mbps im Upstream (in Ihrem Router oder unter Einstellungen/Netzwerkgeschwindigkeit abrufbar)
  • Aktuelle Version eines HTML5-Browsers (z. B. Chrome, Firefox)
  • Hinweis für Mac-Nutzer: Für das BI-Tool ist eine Microsoft Umgebung notwendig. Mac-User benötigen die Installation einer virtuellen Umgebung
Um die digitale Lernunterlage "IHK Lernen mobil" www.ihklernenmobil.de nutzen zu können, ist ein Download notwendig. "IHK Lernen mobil" ist kostenlos und für alle gängigen Plattformen erhältlich. Der Lehrgang enthält darüber hinaus Übungen, die mit einer Analytics-Plattform und einem BI-Tool durchgeführt werden. Für die Nutzung beider Anwendungen ist ein Download (kostenfrei) notwendig. Für das BI-Tool wird eine Microsoft Umgebung empfohlen. Per Link gelangen die Teilnehmenden in den virtuellen Klassenraum

Software zum Arbeiten im Kurs

Der Lehrgang enthält Übungen, die mit der Analytics-Plattform KNIME und dem BI-Tool Power BI durchgeführt werden. Für die Anwendungen sind PC oder Mac erforderlich. Freie Lizenzen und Systemanforderungen finden Sie unter:www.knime.com/software-overview powerbi.microsoft.com/de-de/downloads/

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