Unsere Kurse vermitteln Grundlagen und praxisnahe Methoden der Datenanalyse – von Statistik und Datenaufbereitung bis zu SQL und BI. Der Schwerpunkt liegt auf einem flexiblen Format: Sie erhalten Lernmaterialien, können in Ihrem Tempo üben und Inhalte mit Ihrer Arbeit kombinieren.
Hinweis: Der Lernerfolg hängt auch von Ihrer Vorbereitung, Übungszeit und dem aktiven Arbeiten mit den Materialien ab.
Wählen Sie einzelne Module oder bauen Sie Schritt für Schritt ein breites Datenanalyse-Fundament auf.
Sie lernen, wie man Daten strukturiert, Kennzahlen sinnvoll auswählt und Ergebnisse korrekt interpretiert. Der Kurs deckt grundlegende statistische Konzepte und typische Analysefehler ab.
Sie üben das Laden, Bereinigen und Transformieren von Datensätzen sowie die strukturierte Auswertung in Python. Fokus liegt auf nachvollziehbaren Workflows und wiederverwendbaren Analyse-Schritten.
Sie lernen, Datenbanken strukturiert abzufragen: von grundlegenden SELECTs bis zu Joins, Aggregationen und sauberen Auswertungslogiken. Ideal, wenn Sie Daten direkt aus relationalen Quellen verstehen und nutzen möchten.
Sie erstellen verständliche Dashboards und lernen, wie man Kennzahlen konsistent definiert. Der Kurs behandelt außerdem Datenqualität, Visualisierungsregeln und die Strukturierung von Reports.
Sie lernen, wie man Analysen sauber plant: von Hypothesen und Messkonzepten bis zu Plausibilitätschecks. Der Kurs hilft dabei, Ergebnisse verständlich zu dokumentieren und Risiken in der Interpretation zu reduzieren.
Sie möchten eine Kombination aus Kursen wählen? Schreiben Sie uns, dann empfehlen wir eine sinnvolle Reihenfolge auf Basis Ihrer Vorkenntnisse.
Stimmen von Teilnehmenden zu Inhalt, Format und Lernorganisation.
Besonders hilfreich waren die klaren Module und die Möglichkeit, Aufgaben zeitlich passend zu bearbeiten. So konnte ich neben dem Alltag Schritt für Schritt üben.
Die Übungen haben geholfen, Konzepte in konkrete Schritte zu übersetzen. Ich konnte Ergebnisse besser einordnen und meine Analysen strukturierter dokumentieren.
Durch Q&A und Feedback-Impulse konnte ich typische Stolperstellen schneller klären. Das hat mir geholfen, sauberer zu arbeiten.
Datensätze zum Bereinigen, Transformieren und Auswerten im eigenen Tempo.
Strukturierte Beispiele, damit Sie Workflows besser verstehen und übertragen können.
Visualisierungsregeln und konsistente Definitionen für aussagekräftige Reports.
Joins, Aggregationen und typische Auswertungsszenarien mit Übungsaufgaben.
Ergebnisse verständlich festhalten – inklusive Annahmen und Plausibilitätschecks.
Q&A und Feedback-Impulse, um typische Stolperstellen schneller zu klären.
Hier finden Sie Antworten zum Lernformat, zu Voraussetzungen und zur Organisation. Wenn etwas offen bleibt, kontaktieren Sie uns gern.
Schreiben Sie uns kurz, welche Vorkenntnisse Sie haben und welche Themen Sie priorisieren möchten (z. B. Statistik, Python, SQL oder BI). Wir helfen Ihnen dabei, eine sinnvolle Reihenfolge für Ihr Lernen zu planen.