KnowHow vorhanden

Kompetenzen ausbauen

Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig

1. Grundlagen der Datenanalyse: Verständnis der grundlegenden Konzepte und Prinzipien der Datenanalyse.

2. Statistik und Wahrscheinlichkeit: Kenntnisse in statistischen Methoden und Wahrscheinlichkeitsrechnung.

3. Datenvisualisierung: Verwendung von Tools wie Tableau, Power BI, und Matplotlib zur Visualisierung von Daten.

4. Datenvorverarbeitung: Techniken zur Bereinigung und Vorbereitung von Daten.

5. Programmiersprachen: Kenntnisse in Python und R für die Datenanalyse.

6. SQL: Abfragen und Manipulation von Daten in relationalen Datenbanken.

7. Big Data Technologien: Verständnis von Hadoop, Spark und anderen Big Data Technologien.

8. Maschinelles Lernen: Grundlagen und Anwendung von maschinellen Lernalgorithmen.

9. Datenbanken: Kenntnisse in SQL und NoSQL Datenbanken.

10. Datenintegration: Techniken zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.

11. ETL-Prozesse: Verständnis von Extraktion, Transformation und Laden (ETL) von Daten.

12. Datenqualität: Sicherstellung der Datenqualität und -integrität.

13. Datenmodellierung: Erstellung und Nutzung von Datenmodellen.

14. Datenmanagement: Verwaltung und Organisation von Daten.

15. Datenethik: Verständnis von ethischen Fragen und Best Practices im Umgang mit Daten.

16. Datenanalyse-Tools: Verwendung von Tools wie Excel, SAS, und SPSS.

17. Predictive Analytics: Anwendung von Techniken zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.

18. Descriptive Analytics: Analyse von Daten zur Beschreibung vergangener Ereignisse.

19. Prescriptive Analytics: Anwendung von Techniken zur Empfehlung von Handlungen.

20. Datenstrategien: Entwicklung und Implementierung von Datenstrategien.

21. Business Intelligence (BI): Kenntnisse in BI-Tools und -Techniken.

22. Datenvisualisierungsbibliotheken: Verwendung von Bibliotheken wie D3.js und Plotly.

23. Cloud-Datenanalyse: Nutzung von Cloud-Diensten für die Datenanalyse.

24. Datenanalyse-Frameworks: Kenntnisse in Frameworks wie Pandas und Scikit-Learn.

25. Datenanalyse-Methoden: Anwendung von Methoden wie Clusteranalyse, Regressionsanalyse und Zeitreihenanalyse.

26. Datenanalyse-Projekte: Planung und Durchführung von Datenanalyse-Projekten.

27. Datenanalyse-Workflows: Erstellung und Optimierung von Workflows für die Datenanalyse.

28. Datenanalyse-Berichte: Erstellung und Präsentation von Berichten und Dashboards.

29. Datenanalyse-Software: Kenntnisse in Software wie Jupyter Notebook und RStudio.

30. Kommunikationsfähigkeiten: Fähigkeit, komplexe Datenanalysen verständlich zu kommunizieren.

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