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Datenanalyse Kurs in Hamburg: Visualisierung von Daten und Analyse-Workflow

Transparente Kosten

Sie sehen, woraus sich der Preis zusammensetzt: Kursumfang, Übungsanteil, Materialien und Betreuung. Zahlungsoptionen werden vorab verständlich erklärt.

Praxisorientierter Aufbau

Übungen mit echten Analyse-Szenarien: Daten importieren, bereinigen, auswerten und Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren.

Betreuung & Feedback

Sie erhalten Rückmeldungen zu Ihren Aufgaben und lernen, typische Fehler in der Datenanalyse zu vermeiden.

Passend zum Ziel

Je nach Vorkenntnissen wählen Sie einen Einstieg: Grundlagen, SQL/Statistik oder Python-gestützte Analyse.

Datenanalyse Grundlagen: Daten verstehen, bereinigen und Ergebnisse strukturieren

Einstieg in den Analyse-Workflow: Problem formulieren, Datenquellen prüfen, Datenqualität bewerten und Ergebnisse so aufbereiten, dass sie im Team nachvollziehbar sind.

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SQL & Datenmodell: Abfragen, Joins und saubere Datenstrukturen

SQL-Grundlagen bis zu typischen Analyse-Abfragen: Joins, Aggregationen, saubere Filterlogik und ein Verständnis dafür, wie Datenmodelle die Auswertung beeinflussen.

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Statistik verständlich: Verteilungen, Hypothesentests und Interpretation von Kennzahlen

Statistik ohne unnötige Komplexität: Verteilungen, Korrelation vs. Kausalität, Konfidenzintervalle und Hypothesentests. Fokus auf Interpretation und korrekte Schlussfolgerungen.

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Python für Analyse: Datenaufbereitung, Visualisierung und reproduzierbare Auswertungen

Python-gestützte Datenanalyse: Daten einlesen, bereinigen, explorieren und Visualisierungen erstellen. Sie lernen außerdem, Ergebnisse reproduzierbar zu dokumentieren.

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„Ich konnte endlich nachvollziehen, warum Datenbereinigung und saubere Abfragen so wichtig sind. Besonders hilfreich waren die Erklärungen zur Interpretation von Kennzahlen.“
Mara S.
„Die Kosten waren transparent aufgeschlüsselt. So wusste ich vorab, welche Inhalte und welche Betreuung im Kursumfang enthalten sind. Das hat mir die Entscheidung erleichtert.“
Jonas K.
„Ich habe SQL und Statistik verständlicher gelernt als in vielen Vorlesungen. Die Übungen waren nah an typischen Analysefragen.“
Lea W.
Beitrag: Datenqualität prüfen und typische Fehler vermeiden

Datenqualität: So erkennen Sie Ausreißer und Lücken

Ein praxisnaher Überblick, wie Sie fehlende Werte, Inkonsistenzen und Ausreißer systematisch prüfen. Mit Beispielen, die sich direkt auf Analyseaufgaben übertragen lassen. Mehr lesen

Beitrag: SQL-Abfragen für Analyseaufgaben strukturieren

SQL für Analysen: Joins, Filter und Aggregationen

Wie Sie Abfragen so aufbauen, dass Ergebnisse nachvollziehbar bleiben. Fokus auf saubere Logik, wiederverwendbare Muster und typische Stolperstellen. Mehr lesen

Beitrag: Statistik verständlich interpretieren

Statistik richtig lesen: Was sagen Konfidenzintervalle?

Konfidenzintervalle, Hypothesentests und die Interpretation von Ergebnissen. Ziel: bessere Entscheidungen auf Basis Ihrer Analyse. Mehr lesen

Beratung und Probestunde: Terminvereinbarung für Datenanalyse Kurse

Standort

Kivotraa
Hauptstraße 16, 13693 Hamburg

Für Kurse und Beratungstermine stimmen wir den Ablauf individuell ab.

Telefon: +49 30 38618881
E-Mail: [email protected]

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