Spezialisierung Business Analytics

Inhalte des Moduls

Im Modul Data Analytics – Fundamentals erhalten Sie einen fundierten Überblick über die Grundlagen der modernen Datenanalyse. Sie befassen sich mit dem Aufbau und der Funktionsweise von Datenbanken, lernen verschiedene Datenbanktechnologien kennen und üben die Anwendung von Abfrage- und Programmiersprachen wie SQL. Darüber hinaus erarbeiten Sie sich Wissen zu zentralen Themen wie Datenqualität, Data Mining und dem Einsatz von neuronalen Netzen in der Geschäftsanalyse. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Datenaufbereitung sowie der Arbeit mit Data Warehousing-Strukturen und OLAP-Methoden, die komplexe Auswertungen ermöglichen. Ergänzt wird dies durch die Auseinandersetzung mit praxisnahen Reporting-Methoden und Präsentationsformen, die eine zielgruppenorientierte Kommunikation der Ergebnisse unterstützen. Sie lernen gängige Analytics-Tools wie Power BI, Tableau oder Qlik Sense kennen und setzen exemplarisch Power BI für eigene Analysen und Reportings ein. Darüber hinaus wird vermittelt, wie Sie Automatisierungen im Analyseprozess entwickeln, um Auswertungen effizient und wiederholbar zu gestalten.

Vermittelte Kompetenzen

Nach Abschluss des Moduls sind Sie in der Lage, komplexe Datenstrukturen zu verstehen, geeignete Datenquellen für Analyseprojekte zu identifizieren und deren Qualität professionell einzuschätzen. Sie beherrschen den Umgang mit relationalen Datenbanken, können diese modellieren, abfragen und für analytische Fragestellungen aufbereiten. Darüber hinaus entwickeln Sie die Fähigkeit, geeignete Reports zu gestalten, Daten zielgerichtet zu konsolidieren und Ergebnisse adressatengerecht zu präsentieren. Sie kennen die Stärken und Schwächen unterschiedlicher Technologien und können fundiert entscheiden, welches Werkzeug für ein spezifisches Projekt geeignet ist. Gleichzeitig erarbeiten Sie sich Kompetenzen in der Automatisierung von Analyseprozessen, was Ihnen erlaubt, auch komplexere Fragestellungen effizient umzusetzen. Neben fachlichem Wissen fördern Sie Ihre analytische Denkweise, erweitern Ihre Fähigkeit zur eigenständigen Weiterbildung und entwickeln Professionalität im Umgang mit aktuellen Methoden und Werkzeugen. Schließlich lernen Sie, Ergebnisse überzeugend zu kommunizieren, Diskussionen zu führen und als kompetenter Ansprechpartner im Bereich Business Analytics aufzutreten.

Inhalte des Moduls

Im Modul Data Visualization and Storytelling lernen Sie die Grundlagen einer wirkungsvollen Datenvisualisierung sowie den Einsatz von Storytelling zur Vermittlung komplexer Informationen. Sie befassen sich mit unterschiedlichen Visualisierungstechniken, den Eigenschaften verschiedener Datentypen sowie mit Gestaltungsprinzipien, die sicherstellen, dass Botschaften klar und überzeugend transportiert werden. Darüber hinaus entwickeln Sie ein Verständnis für den Einsatz von Infografiken, interaktiven Visualisierungen und multidimensionalen Darstellungen. Auch komplexe Datenstrukturen und deren Aufbereitung für Machine Learning-Kontexte werden behandelt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der ethischen Dimension von Datenvisualisierungen, etwa dem Erkennen und Vermeiden manipulativer oder irreführender Darstellungen. Praktische Übungen mit Tools wie Power BI, Tableau, Python und R vertiefen das theoretische Wissen. In einer Fallstudie wenden Sie den gesamten Prozess von der Gestaltung bis zur Veröffentlichung an und lernen, Visualisierungen für unterschiedliche Formate professionell zu exportieren und zu teilen.

Vermittelte Kompetenzen

Nach Abschluss des Moduls sind Sie in der Lage, fundierte Visualisierungsstrategien zu entwickeln und passende Darstellungsformen für unterschiedliche Datensätze auszuwählen. Sie beherrschen sowohl die Arbeit mit kommerziellen Lösungen wie Power BI oder Tableau als auch die Umsetzung in codebasierten Ansätzen mit Python und R. Zudem können Sie Visualisierungen zielgruppengerecht aufbereiten, exportieren und für verschiedene Kommunikationskanäle bereitstellen. Sie erlernen, wie sich Daten durch Storytelling in überzeugende Botschaften verwandeln lassen und entwickeln die Fähigkeit, Ergebnisse klar, verständlich und visuell ansprechend zu präsentieren. Gleichzeitig reflektieren Sie die ethischen Aspekte der Datenvisualisierung, erkennen persuasive wie auch irreführende Elemente und können diese kritisch einordnen. Neben fachlicher Expertise fördern Sie Ihr analytisches und gestalterisches Denken, arbeiten selbstständig an eigenen Themenfeldern und entwickeln Professionalität in der Anwendung aktueller Tools und Methoden. Darüber hinaus stärken Sie Ihre kommunikative Kompetenz, indem Sie Ergebnisse überzeugend präsentieren und in Diskussionen als qualifizierter Ansprechpartner im Bereich Data Visualization auftreten.

Inhalte des Moduls

Im Modul Data Management and SMART Data vertiefen Sie Ihr Wissen zu modernen Methoden des Datenmanagements und lernen, wie aus großen und heterogenen Datenmengen verlässliche Entscheidungsgrundlagen entstehen. Sie befassen sich mit Data Profiling-Verfahren, verschiedenen Datenqualitätsdimensionen sowie den Konzepten von Data Warehouses, Data Marts und Data Lakes. Ein zentraler Bestandteil ist die Gestaltung und Umsetzung von ETL- und ELT-Pipelines, die Daten aus unterschiedlichen Quellen bereinigen, transformieren und für analytische Zwecke bereitstellen. Ergänzend lernen Sie, geeignete Datenmodelle und Schemata für spezifische Business Cases zu entwickeln. Auf analytischer Ebene beschäftigen Sie sich mit Methoden wie Klassifikation, Clustering, Regression und Association Rule Mining. Darüber hinaus erfahren Sie, wie sich SMART Data Pipelines mit modernen Cloud-Technologien effizient umsetzen lassen. Das Modul verbindet theoretische Grundlagen mit praxisnahen Übungen, in denen Sie eigenständig Pipelines erstellen, Datenmodelle anwenden und Ergebnisse mit passenden Visualisierungsmethoden interpretieren und präsentieren.

Vermittelte Kompetenzen

Nach Abschluss des Moduls sind Sie in der Lage, komplexe Datenmanagement-Prozesse eigenständig zu planen und umzusetzen. Sie beherrschen den Aufbau und die Pflege von Data Warehouses, können Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und mittels geeigneter ETL-Pipelines konsolidieren. Mit Programmierbibliotheken wie Python sowie Cloud-Diensten entwickeln Sie automatisierte Workflows, die Rohdaten in qualitativ hochwertige Datenbestände überführen. Zudem erwerben Sie die Fähigkeit, Datenqualitätsprobleme zu erkennen, geeignete Methoden zur Bereinigung auszuwählen und die Ergebnisse in Form von Data Cubes oder OLAP-Abfragen zu strukturieren. Auf analytischer Ebene setzen Sie passende Verfahren ein, um geschäftsrelevante Fragestellungen zu beantworten, und visualisieren die Resultate adressatengerecht. Neben der methodischen Expertise schärfen Sie Ihre Fähigkeit, Ergebnisse kritisch zu reflektieren, Entscheidungen zu begründen und Ihre Ansätze überzeugend zu verteidigen. Durch die Arbeit an praxisnahen Projekten erweitern Sie zudem Ihre Kooperationsfähigkeit und treten als kompetenter Ansprechpartner im Bereich SMART Data und Business Analytics auf.