Business Intelligence Course

Business-Intelligence-Kurs

Der Business Intelligence (BI)-Kurs vermittelt den Lernenden das Wissen und die Fähigkeiten, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse für die strategische Entscheidungsfindung umzuwandeln.

Dieser umfassende Kurs behandelt BI-Grundlagen, Data Warehousing, ETL-Prozesse und Datenverwaltung. Die Lernenden lernen BI-Tools wie Power BI, Tableau und Looker kennen und beherrschen die Erstellung von Dashboards, Datenvisualisierung und Leistungsmetriken.

Zu den fortgeschrittenen Themen gehören Predictive Analytics, maschinelles Lernen in BI, Echtzeit-Datenverarbeitung und cloudbasierte BI-Lösungen.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, BI für den Geschäftserfolg zu nutzen, die Effizienz zu steigern und datengesteuerte Entscheidungen voranzutreiben.

📚 Kursübersicht

⦿ Was ist Business Intelligence?

⦿ Bedeutung von BI bei der Entscheidungsfindung

⦿ BI vs. Data Science vs. Data Analytics

⦿ BI-Tools-Übersicht (Power BI, Tableau, Looker usw.)

⦿ Datentypen (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert)

⦿ Datenquellen (Datenbanken, Tabellenkalkulationen, APIs)

⦿ Data Warehousing-Konzepte

⦿ OLTP vs. OLAP

⦿ Datenextraktion, -transformation und -laden (ETL)

⦿ Datenpipelines und Automatisierung

⦿ Datenspeicherlösungen (SQL, NoSQL, Data Lakes, Cloud Storage)

⦿ Datenverwaltung und Compliance

⦿ Grundlagen relationaler Datenbanken (SQL, ER-Diagramme)

⦿ Sternschema und Schneeflockenschema

⦿ Datennormalisierung und -denormalisierung

⦿ Indizierung und Abfrageoptimierung

⦿ Übersicht über BI-Tools (Power BI, Tableau, Looker, QlikView)

⦿ Installation und Einrichtung von BI-Tools

⦿ Verbindung zu Datenquellen herstellen

⦿ Erstellen grundlegender Dashboards

⦿ Prinzipien einer effektiven Datenvisualisierung

⦿ Arten von Diagrammen und wann man sie verwendet

⦿ Erstellen interaktiver Dashboards

⦿ Storytelling mit Daten

⦿ Key Performance Indicators (KPIs) und Metriken

⦿ Beschreibende, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analytik

⦿ Trendanalyse und Prognose

⦿ Drill-Down und Slice-and-Dice-Analyse

⦿ Joins, Unterabfragen und CTEs

⦿ Fensterfunktionen und Aggregationen

⦿ Datenbereinigung und -transformation mit SQL

⦿ Erweiterte Optimierung der Abfrageleistung

⦿ Power BI Desktop-Übersicht

⦿ Datentransformation mit Power Query

⦿ DAX-Grundlagen (Data Analysis Expressions).

⦿ Erstellen dynamischer Berichte und Dashboards

⦿ Tableau-Schnittstelle und -Funktionen

⦿ Datenmischung und Verknüpfungen in Tableau

⦿ Erweiterte Visualisierungen (Karten, Heatmaps, Histogramme)

⦿ Berechnete Felder und Tabellenberechnungen

⦿ Automatisieren von Datenaktualisierungen in BI-Tools

⦿ API-Integrationen mit BI-Plattformen

⦿ BI mit CRM- und ERP-Systemen verbinden

⦿ Echtzeit-BI- und Streaming-Daten

⦿ Einführung in Predictive Analytics

⦿ Maschinelles Lernen in Business Intelligence

⦿ Zeitreihenprognose

⦿ Stimmungsanalyse mit BI-Tools

⦿ Cloud BI vs. On-Premise BI

⦿ BI mit AWS (QuickSight), Google Cloud (Looker) und Azure

⦿ Cloud Data Warehouses (BigQuery, Redshift, Snowflake)

⦿ BI in einer Cloud-Umgebung implementieren

⦿ BI-Implementierung in Organisationen

⦿ Self-Service BI vs. Enterprise BI

⦿ BI-Governance und Sicherheit

⦿ Zukünftige Trends in der Business Intelligence

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