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Der Kurs vermittelt technische und methodische Grundlagen für die Analyse von Datenbeständen mit Python, SQL und Datenbankmanagementsystemen. Teilnehmende erwerben Kenntnisse in der Datenmodellierung, der explorativen Analyse und der Berichterstellung, um datenbasierte Entscheidungsprozesse in Unternehmen fachlich zu unterstützen. * Nach dem Kurs können Sie * Datenmodelle entwerfen und IT-Systeme für Analyseprozesse einordnen * Programmierlogiken in Python für die automatisierte Datenverarbeitung anwenden * Relationale Datenbanken mit SQL entwickeln, abfragen und verwalten * ETL-Prozesse zur Datenintegration und Qualitätssicherung durchführen * Statistische Analysen und Visualisierungen mit Python und Excel erstellen * Datenflüsse in digitalen Anwendungen und KI-Architekturen nachvollziehen * Analyseergebnisse in Berichte und Handlungsempfehlungen überführen Grundlagen der IT und Programmierung mit Python Zu Beginn werden zentrale Elemente der IT-Systemlandschaft und der Datenmodellierung behandelt. Darauf aufbauend folgen Grundlagen der Programmierung mit Python sowie die Arbeit mit komplexen Datenstrukturen, um Daten einzulesen, zu verarbeiten und Analyseprozesse strukturiert umzusetzen. Datenbankmanagement, SQL und ETL-Prozesse Ein inhaltlicher Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau, der Pflege und der Abfrage relationaler Datenbanken. Vermittelt werden Verfahren zur Extraktion, Transformation und zum Laden von Daten sowie Methoden des Qualitätsmanagements, damit konsistente Datengrundlagen für analytische Fragestellungen entstehen. Explorative Analyse, Statistik und Visualisierung Die Teilnehmenden wenden statistische Methoden auf Datensätze an und bereiten Ergebnisse mit Python und Excel visuell auf. Im Mittelpunkt stehen die Identifikation von Mustern, die Strukturierung größerer Datenmengen und die Aufbereitung von Informationen für betriebliche Berichtszwecke. Datenkommunikation und moderne Architekturen Ergänzend behandelt der Kurs Grundlagen der datenbasierten Kommunikation sowie Anforderungen an Datenarchitekturen im Umfeld von Künstlicher Intelligenz. Dazu gehören Schnittstellen, asynchrone Datenflüsse und Ansätze zur Bewertung und Nachvollziehbarkeit von Automatisierungsprozessen. Information zu Unterricht und Zertifikat Die Inhalte werden in deutscher Sprache vermittelt und durch praktische Übungseinheiten ergänzt. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Kenntnisse im Bereich Data Analytics und Datenbankmanagement dokumentiert. Zusätzliche Inhalte * Bearbeitung anwendungsorientierter Fallstudien * Methodenkompetenz in der Daten-Governance * Bewerbungs- und Karrierecoaching Zielgruppe Der Kurs richtet sich an Fachkräfte aus IT, Betriebswirtschaft oder Technik sowie an Quereinsteigende, die ihre analytischen Fähigkeiten systematisch erweitern möchten. Er eignet sich für Personen, die Aufgaben in der Datenanalyse, im Business-Intelligence-Umfeld oder in der datengestützten Prozessoptimierung übernehmen möchten.

Dauer:

13

Wochen

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Der Kurs „Data Analytics: Advanced Konzepte, Databases und Management“ vermittelt Kenntnisse für die systematische Analyse, Strukturierung und Verwaltung komplexer Datenbestände. Die Inhalte reichen von programmtechnischen Grundlagen über fortgeschrittene Datenbankentwicklung bis zur Einbindung moderner Datenarchitekturen und KI-gestützter Systeme im Unternehmenskontext. * Programmierkonzepte und Algorithmen für die Datenanalyse anwenden * Relationale Datenbanksysteme entwerfen und komplexe SQL-Abfragen durchführen * Speicherarchitekturen, Backup-Strategien und Hochverfügbarkeit planen * ETL-Prozesse, Datenqualitätsmanagement und Systemintegration steuern * Cloud-basierte Lösungen, NoSQL-Datenbanken und Reporting-Tools einsetzen * KI-Architekturen und MLOps in bestehende Infrastrukturen integrieren * Compliance-Vorgaben, Datenschutz und Data Governance berücksichtigen Grundlagen der Datenverarbeitung und Programmierung Teilnehmende erarbeiten ein Verständnis für die Rolle von Daten in digitalen Prozessen. Behandelt werden Programmierlogiken, Datenstrukturen sowie die Einordnung von IT-Service-Management im Zusammenhang mit Datenmodellierung und Datenanalyse. Datenbankmanagement und SQL Ein Schwerpunkt liegt auf der Arbeit mit Datenbanken. Dazu gehören die Entwicklung von Datenbankmodellen, Performance-Tuning sowie die Anwendung fortgeschrittener SQL-Funktionen zur Aggregation, Auswertung und Verarbeitung größerer Datenmengen. Speicherlösungen und Infrastruktur Der Kurs vermittelt technische Kenntnisse zur Planung und Implementierung von Speicherlösungen. Themen wie NAS-Systeme, Backup-Verfahren, Disaster Recovery sowie die Verwaltung physischer und virtueller Speicherressourcen werden dabei systematisch behandelt. Moderne Datenarchitekturen und Governance Die Inhalte greifen technologische Entwicklungen auf, darunter Cloud-Integration, IoT-Anbindungen und KI-gestützte Datenplattformen. Ergänzend werden regulatorische Anforderungen wie DSGVO und AI Act sowie Konzepte zu Data Readiness und Trustworthy AI behandelt. Information zu Unterricht und Zertifikat Der Unterricht findet in deutscher Sprache statt. Die Lerninhalte werden durch praxisbezogene Anwendungen vertieft. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Kompetenzen im Bereich Data Analytics und Datenbankmanagement dokumentiert. Zusätzliche Inhalte * Praxisnahe Übungen an realen Datenszenarien * Unterstützung bei der beruflichen Orientierung * Methodenkompetenz im technischen Projektmanagement Zielgruppe Diese Qualifizierung richtet sich an Fachkräfte aus den Bereichen IT, Datenmanagement, Materialwirtschaft und Logistik sowie an Quereinsteiger mit technischem Hintergrund. Sie ist für Personen konzipiert, die ihre Kompetenzen in der Datenadministration und der strategischen Datennutzung erweitern möchten.

Dauer:

13

Wochen

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Der Kurs „Datenanalyse Grundlagen - Einstieg in die Praxis“ vermittelt fachliche Basiskompetenzen für den Umgang mit Daten im beruflichen Kontext. Teilnehmende lernen zentrale Konzepte der Datenanalyse kennen und erwerben praktische Fertigkeiten in der Anwendung verbreiteter Analyse-Tools sowie in der Automatisierung von Prozessen. * Das lernen Sie im Kurs * Die Rolle und Bedeutung von Daten in der digitalen Arbeitswelt einzuordnen * Datenstrukturen und Programmierlogiken zu verstehen * Datenmengen mit Excel zu organisieren, zu berechnen und zu verarbeiten * Datenbankabfragen mittels SQL durchzuführen und Datenmodelle zu verstehen * Grundlagen der Datenverarbeitung mit der Programmiersprache Python anzuwenden * ETL-Prozesse zur Datentransformation und zur Sicherung der Datenqualität einzusetzen * Wiederkehrende Analyseaufgaben durch Automatisierungstools zu strukturieren Grundlagen der Datenanalyse und Programmierlogik In diesem Themenbereich werden zentrale Begriffe der Datenanalyse sowie unterschiedliche Datentypen behandelt. Das Verständnis von Algorithmen und logischen Strukturen bildet die Grundlage für die technische Arbeit mit Daten und für nachvollziehbare Entscheidungsprozesse. Datenmanagement mit Microsoft Excel Die Inhalte umfassen den Einsatz von Excel für die Aufbereitung und Analyse von Datenbeständen. Dazu gehören Formeln und Funktionen ebenso wie die Strukturierung größerer Datenmengen zur Vorbereitung systematischer Auswertungen. Datenbanken und SQL Teilnehmende lernen den Umgang mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken kennen. Der Fokus liegt auf der Abfrage von Daten mittels SQL, der Aggregation von Informationen und der Sicherstellung der Datenintegrität in unterschiedlichen Systemumgebungen. Programmierung und Prozessautomatisierung Es erfolgt eine Einführung in die Programmiersprache Python für datenbezogene Aufgaben. Darüber hinaus wird vermittelt, wie ETL-Prozesse gesteuert werden und welche Technologien zur Verfügung stehen, um manuelle Arbeitsschritte in der Datenverarbeitung zu reduzieren. Information zu Unterricht und Zertifikat Der Unterricht findet in deutscher Sprache statt. Nach der Teilnahme und dem Nachweis der erworbenen Kenntnisse erhalten Absolventinnen und Absolventen ein Zertifikat, das die behandelten Inhalte dokumentiert. Zusätzliche Inhalte * Praxisnahe Übungseinheiten an Datensätzen * Unterstützung bei der Erstellung von Bewerbungsunterlagen * Coaching für den beruflichen Wiedereinstieg Zielgruppe Der Kurs richtet sich an Personen, die nach einer Unterbrechung ihrer Erwerbstätigkeit in den Beruf zurückkehren möchten oder eine berufliche Neuorientierung im Bereich der Datenverarbeitung anstreben. Er eignet sich für Fachkräfte aus kaufmännischen, technischen oder administrativen Bereichen, die ihre digitalen Kompetenzen gezielt erweitern möchten.

Dauer:

9

Wochen

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Der Kurs „Die Programmiersprache Python“ vermittelt Grundlagen und weiterführende Techniken für die Softwareentwicklung mit Python. Teilnehmende lernen den strukturierten Aufbau von Anwendungen, den Einsatz von Bibliotheken sowie die Umsetzung von Algorithmen und Datenstrukturen. Behandelt wird der Entwicklungsprozess von den ersten Programmbausteinen über die Versionskontrolle bis hin zu Qualitätssicherung und Automatisierung von Arbeitsabläufen. Das lernen Sie im Kurs * Programmiersprachen einordnen und Python-spezifische Anforderungen bewerten * Syntax, Kontrollstrukturen und Funktionen in Python anwenden * Objektorientierte Programmierung und weiterführende Sprachkonzepte umsetzen * Algorithmen und Datenstrukturen zur Problemlösung entwickeln * Softwareprojekte mit Versionskontrollsystemen wie Git verwalten * Testkonzepte erstellen und Softwaretests systematisch durchführen * Prozesse durch den gezielten Einsatz von Python automatisieren Grundlagen der Programmierung und Python-Syntax Im ersten Teil des Kurses liegt der Schwerpunkt auf geeigneten Werkzeugen und der Vermittlung der Python-Basissyntax. Behandelt werden Kontrollstrukturen, Funktionen sowie der Umgang mit dem Dateisystem und Verzeichnissen. Darüber hinaus erfolgt eine Einführung in Bibliotheken und Frameworks für typische Anwendungsfälle. Fortgeschrittene Konzepte und Softwareentwicklung Aufbauend auf den Grundlagen werden Konzepte der objektorientierten Programmierung (OOP) sowie moderne Sprachelemente wie Dekoratoren und Metaklassen behandelt. Die Teilnehmenden erarbeiten Methoden zur Entwicklung wartbarer Anwendungen und vertiefen ihr Wissen zu Algorithmen und Datenstrukturen, um auch komplexere Aufgabenstellungen strukturiert zu bearbeiten. Qualitätssicherung, Versionskontrolle und Testverfahren Ein weiterer Bestandteil des Kurses ist die Sicherung der Code-Qualität. Dazu gehört der Einsatz von Versionskontrollsystemen wie Git zur Nachverfolgung und Koordination von Änderungen. Zusätzlich werden theoretische und praktische Grundlagen des Softwaretestens vermittelt, damit Anwendungen mit geeigneten Teststufen und Testkonzepten geprüft werden können. Automatisierung und angewandte Programmierung Im abschließenden Teil steht die Automatisierung im Mittelpunkt. Es wird dargestellt, wie Python zur Unterstützung und Strukturierung von Arbeitsabläufen eingesetzt werden kann. Ergänzend werden technologische Werkzeuge sowie ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit automatisierten Systemen betrachtet. Information zu Unterricht und Zertifikat Der Unterricht findet auf Deutsch statt. Die Inhalte werden durch praxisnahe Aufgaben ergänzt. Nach Abschluss erhalten die Teilnehmenden das Zertifikat „Die Programmiersprache Python“. Zusätzliche Inhalte * Praxisorientierte Fallstudien * Methodenkompetenz für die Softwareentwicklung * Bewerbungs- und Karrierecoaching Zielgruppe Dieser Kurs richtet sich an Personen, die eine fachliche Qualifikation in der Programmierung mit Python anstreben. Angesprochen sind sowohl Fachkräfte aus dem IT-Bereich als auch Quereinsteigende, die systematische Kenntnisse in Softwareentwicklung, Qualitätssicherung und Prozessautomatisierung aufbauen möchten.

Dauer:

8

Wochen

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