Unser Unterricht ist als flexibles Lernformat aufgebaut: Sie erhalten zugängliche Materialien, können in Ihrem Tempo arbeiten und das Lernen mit Beruf oder Studium kombinieren. Die Lehrkräfte begleiten Sie dabei fachlich und bei Fragen zur Umsetzung.
Dozentin Datenanalyse & Statistik
Schwerpunkte: deskriptive Statistik, Hypothesentests, Datenaufbereitung und verständliche Visualisierung.
Dozent SQL & Datenmodellierung
Schwerpunkte: SQL für Analyse, Datenmodellierung, Abfragen für Reporting und Qualitätschecks.
Dozentin Python & Datenpipelines
Schwerpunkte: Python für Datenanalyse, Datenbereinigung, wiederholbare Auswertungen und Dokumentation.
Dozent Data Visualization & Reporting
Schwerpunkte: Visualisierung, Dashboard-Struktur, KPI-Logik und praxisnahe Ergebnisaufbereitung.
Schwerpunkt auf Datenanalyse-Grundlagen und praxisnaher Umsetzung.
Grundlagen zur Datenqualität, Umgang mit fehlenden Werten und saubere Vorbereitung für Auswertungen.
Abfragen für Reporting und Analyse, Filter-Logik, Aggregationen sowie typische Muster für Auswertungen.
Klarer Aufbau von Dashboards, geeignete Diagrammtypen und verständliche Interpretation von Kennzahlen.
Strukturierter Ablauf vom Problem zur Auswertung: Hypothesen, Schritte, Ergebnisse und nachvollziehbare Dokumentation.
Prüfungen, Plausibilisierung und typische Fehlerquellen vermeiden – damit Ergebnisse belastbar bleiben.
Praktische Umsetzung mit wiederholbaren Auswertungen, Datenaufbereitung und hilfreichen Ausgabestrukturen.
