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Lehrplan: Basisanwendung Datenanalyse (IHK)

9 Module · 85 Lektionen

Der komplette Lehrplan zum Lehrgang in 9 Modulen.

9
Module
85
Lektionen

Modul-für-Modul

Alle 9 Module mit Lernzielen und kompletter Lektions-Liste. Selbstlernbar im eigenen Tempo, mit Testlektionen für jeden Bereich.

1
Grundlagen der Datenanalyse
11 Lektionen

Lektionen

  1. Einführung in den Lehrgang
  2. Vorstellung der Experten
  3. Wieso Datenanalyse? Vorteile und Einsetzbarkeit
  4. Wo steht die Datenanalyse-Industrie in Deutschland?
  5. Praxisbeispiel: Mehrwert-Schaffung durch Datenanalyse
  6. Begriffe: Daten, Workflow und Werkzeuge
  7. Begriffe: Data Literacy und datenbasierte Entscheidungsfindung
  8. Zukunftsmarkt Datenanalyse: Berufsaussichten und Wachstumschancen
  9. Ausblicke auf Lerninhalte
  10. Zusammenfassung
  11. Testlektion Modul 1
2
Daten verstehen
11 Lektionen

Lektionen

  1. Datenarten und gängige Datenformate
  2. Datenformate und Datenquellen und -typen
  3. Datenspeicherung
  4. Excel und SQL-Tabellen
  5. Normalisierung von Datenbanken, Datenbankstrukturen
  6. Ablauf einer Datenanalyse
  7. EDA und Visualisierung
  8. Statistische Analyse und deren Interpretation
  9. Werkzeuge und Software in der Datenanalyse
  10. Zusammenfassung
  11. Testlektion Modul 2
3
Daten sind überall! Datenbeschaffung, -aufbereitung und -nutzung
7 Lektionen

Lektionen

  1. Woher kommen die Daten?
  2. APIs & Webscraping
  3. Fehlerhafte Daten identifizieren
  4. Datenvorbereitung durch Datentypanpassung
  5. Daten filtern, sortieren und gruppieren
  6. Zusammenfassung
  7. Testlektion Modul 3
4
Einführung in die statistische Datenanalyse
10 Lektionen

Lektionen

  1. Einführung Statistik
  2. Deskriptive Analyse
  3. Korrelationsmaße, Korrelation vs Kausalität
  4. Scatterplots lesen und interpretieren
  5. Skalen und Daten
  6. Datenqualität
  7. Pivotieren, Entpivotieren, Transponieren
  8. Verschiedene Datenabfrage-Modi
  9. Zusammenfassung
  10. Testlektion Modul 4
5
Datenanalyse und Datenkultur im Unternehmen verankern
11 Lektionen

Lektionen

  1. Wie läuft ein Datenanalyse-Projekt ab?
  2. Skillset eines Data Analyst
  3. Storytelling
  4. Stakeholder in Präsentationen einbinden
  5. Visualisierung und Präsentation
  6. Reports und Dashboards
  7. Ausblick in die Praxis: Marketing
  8. Wie nähern wir uns einer höheren Data Literacy Stufe an
  9. Ausblick in Deutschland
  10. Zusammenfassung
  11. Testlektion Modul 5
6
Einführung in Techniken und Datenanalyse-Tools
16 Lektionen

Lektionen

  1. Vertiefung: Werkzeuge und Software für Datenanalyse
  2. Einführung in Power Query und PowerBI
  3. Kardinalität und Beziehungen zwischen Tabellen
  4. Mergen und Appenden von Abfragen
  5. Kreuzfilterrichtungen
  6. GroupBy
  7. Charts erstellen
  8. Crashkurs: Hilfreiche Features in Power BI
  9. KI-Visuals benutzen
  10. Reports und Dashboards
  11. Überblick Microsoft Fabric
  12. SQL-Abragen
  13. Einführung in R und Python
  14. Einführung in KNIME
  15. Zusammenfassung
  16. Testlektion Modul 6
7
KI-gestützte Analyse und Abfragen von Datenbanken
7 Lektionen

Lektionen

  1. Einführung Datenbankabfrage
  2. Datenbank-Typen
  3. Datenbankdesign
  4. Prompting für Datenbanken
  5. Analysebots bauen
  6. Zusammenfassung
  7. Testlektion Modul 7
8
Praxismodul: Datenanalyse von Anfang bis Ende
9 Lektionen

Lektionen

  1. Schritt 1: Daten abrufen und transformieren
  2. Schritt 2: Fakten- und Dimensionstabellen erstellen
  3. Schritt 3: Das Datenmodell erstellen
  4. Schritt 4: Measures erstellen und implizite Measures deaktivieren
  5. Schritt 5: Sales und Kosten berechnen
  6. Schritt 6: Measures-Tabelle erstellen
  7. Schritt 7: Visualisierungen erstellen
  8. Schritt 8: Interaktionen
  9. Zusammenfassung
9
IHK-Leistungsüberprüfung
3 Lektionen

Lektionen

  1. Vorbereitung auf die Leistungsüberprüfung
  2. Die IHK-Leistungsüberprüfung
  3. Herzlichen Glückwunsch!

Vertiefe einzelne Themen

Jedes Modul wird durch frei zugängliche Cluster-Inhalte ergänzt — Glossar-Begriffe, Q&A, Listicles und Experten-Profile.

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