Datenanalyse (Grundlagen – Mittelstufe – Fortgeschrittene)
Analytische Exzellenz entwickeln. Daten in Entscheidungen verwandeln. Insights in der gesamten Organisation verbreiten.
- Format: Präsenz, Live-Online oder Blended
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Methodik:
• Reale Datensätze aus Finance, Operations, Customer & Digital
• Schritt-für-Schritt angeleitete Analyse-Labs
• Branchenspezifische Case Studies
• Praxisnahes Coaching und Review der Analysen
In einem Geschäftsumfeld, das von Geschwindigkeit, Komplexität und digitaler Transformation geprägt ist, ist die Fähigkeit zur effektiven Datenanalyse keine Option mehr – sie ist eine Schlüsselkompetenz moderner Organisationen.
Data Analysis (Basic • Intermediate • Advanced) ist ein modulares Weiterbildungsprogramm, das analytische Kompetenz auf drei aufeinander aufbauenden Ebenen entwickelt:
Basic: Excel Power Tools für schnelle und wirkungsvolle Business-Analysen
Intermediate: JMP oder Minitab für strukturierte statistische Analysen und Prozessoptimierung
Advanced: Power BI, Copilot / ChatGPT, Salesforce AI für prädiktive Analysen, Business Intelligence und automatisierte Insights
Jede Stufe baut systematisch eine end-to-end analytische Kompetenz auf, mit der Teilnehmende Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln, strategische Entscheidungen unterstützen und Continuous Improvement beschleunigen können.
Das Programm eignet sich sowohl für Einsteiger in die Datenanalyse als auch für erfahrene Fachkräfte, die sich in Richtung Predictive Analytics, BI und Data Science weiterentwickeln möchten.
Struktur des Lernpfads (3 Stufen)
Level 1 – Basic
Excel Power Tools
Schnelle, flexible und leistungsstarke Analysen mit Excel.
Level 1 – Basic: Excel Power Tools
Schnelle, flexible und leistungsstarke Analysen mit Excel.
Dauer: 2 Tage
Projektarbeit: Optionales Mini-Dashboard
Zertifizierung: Basic Data Analysis Certificate
- Die Teilnehmenden lernen:
- Datenmodelle mit Power Pivot aufzubauen
- Daten mit Power Query zu bereinigen, zu transformieren und zu strukturieren
- Deskriptive Statistik und einfache Prognosen anzuwenden
- Business-Reporting mit Excel Power Tools zu automatisieren
- Daten verständlich und wirkungsvoll für Management und Teams zu visualisieren
Level 2 – Intermediate
JMP / Minitab
Statistisches Denken und analytische Tiefe für strukturiertes Problem Solving.
Lernziele
Die Teilnehmenden sind in der Lage:
- Exploratory Data Analysis (EDA) durchzuführen
- Statistische Inferenz und Hypothesentests anzuwenden
- Regression, Korrelation und ANOVA zu berechnen
- Statistische Ergebnisse korrekt zu visualisieren und zu interpretieren
- Regelkarten sowie Prozessfähigkeitsanalysen (Cp, Cpk) einzusetzen
- Datenanalyse systematisch in Lean-Six-Sigma-Projekte zu integrieren
Dauer: 3 Tage
Projektarbeit: Statistische Analyse eines realen Case Studies
Zertifizierung: Intermediate Data Analysis Certificate
Level 3 – Advanced
Power BI (Business Intelligence) & Copilot / ChatGPT & Salesforce AI
Prädiktive Analysen, Machine Learning und automatisierte Insights.
Lernziele:
Die Teilnehmenden lernen:
- Fortgeschrittene analytische Workflows zu entwickeln
- Prädiktive Modelle für Regression und Klassifikation zu erstellen
- Clustering- und Segmentierungstechniken anzuwenden
- Grundlegende Machine-Learning-Algorithmen zu nutzen
- Erweiterte Visualisierungen und Dashboards zu entwickeln
- Analytische Tasks und Pipelines zu automatisieren
- Modelle direkt in Business-Prozesse zu integrieren
Dauer: 3–4 Tage
Projektarbeit: Entwicklung und Präsentation eines analytischen Modells
Zertifizierung: Advanced Data Analysis Certificate
Zielgruppe
Dieses modulare Programm ist ideal für:
Business Analysten und Data Analysten
Lean Six Sigma Professionals
Process Owner und Verantwortliche für Operations
Qualitäts-, Supply-Chain- und Manufacturing-Manager
Finance-, Risk- und Compliance-Teams
Digital- und Transformation Leader
Alle Fachkräfte, die mit KPI, Reporting, Insights und datenbasierten Entscheidungen arbeiten
Branchenfokus
Das Programm ist branchenübergreifend einsetzbar, unter anderem in:
Banking & Insurance – Risikomodelle, Dashboards, Forecasting
Manufacturing – Quality Analytics, DOE, SPC, OEE
Asset Management & Financial Services – Portfolio-Insights, Data Modeling
Luxury & Retail – Customer Analytics, Vertriebs- und Performance-Analysen
Healthcare & Pharma – Statistische Studien, Compliance- und Qualitätsanalytik
Logistik & Services – Nachfrageprognosen, operative Analytics
Energy, Utilities & Public Sector – Audits, KPI-Systeme, Continuous Improvement
Zertifizierung
Die Teilnehmer erhalten:
·Zertifikat für grundlegende Datenanalyse
·Zertifikat für fortgeschrittene statistische Analyse (JMP/Minitab)
·Zertifikat für fortgeschrittene Datenwissenschaft (R/Python)
Nach Abschluss aller drei Stufen und des Abschlussprojekts kann ein abschließendes Zertifikat (Data Analysis Professional Certification) ausgestellt werden.
Kursinhalte
- Data Wrangling: Bereinigung, Zusammenführung und Transformation von Datensätzen
- Automatisierte Datenpipelines mit Power Query
- Power-Pivot-Modelle und Grundlagen von DAX
- Diagramme, Slicer und KPI-Indikatoren
- Interaktive Dashboards für operative und managementbezogene Nutzung
- Exploratory Data Analysis (EDA) und professionelle Visualisierung
- Hypothesentests und Konfidenzintervalle
- Einfache und multiple Regression
- Prozessfähigkeitsanalysen (normalverteilte und nicht normalverteilte Daten)
- Regelkarten: Auswahl, Anwendung und Interpretation
- Grundlagen des Design of Experiments (DOE)
- Daten-Preprocessing und Feature Engineering
- Regression, Klassifikation und Clustering
- Modellvalidierung und Performance-Kennzahlen
- Advanced Visualisierungen und Management-Dashboards
- Automatisierte Pipelines und reproduzierbarer Code
- Use Cases aus Finance, Operations, Customer Analytics, Risk und Process Improvement
- Level Basic: keine Voraussetzungen
- Level Intermediate: Vertrautheit mit Excel und grundlegender Statistik
- Level Advanced: Grundkenntnisse der Programmierlogik empfohlen (nicht verpflichtend)
- Aufbau einer End-to-End-Analysekompetenz — von Excel bis Python
- Stärkung der strategischen Entscheidungsfindung durch reale Daten
- Produktivitätssteigerung durch Automatisierung von Reporting und Analysen
- Unterstützung von Lean, Agile und Operational Excellence durch quantitative Insights
- Entwicklung hoch gefragter Kompetenzen in allen Branchen der digitalen Transformation
- Persönliche Entwicklung vom Business User → Analyst → Advanced Data Practitioner
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