Flexible Lernformate für Menschen, die Datenanalyse praktisch lernen möchten – mit Zugriff auf Materialien, klaren Lernpfaden und der Möglichkeit, im eigenen Tempo zu arbeiten.
Online-Module und Präsenztermine – so, dass sich das Lernen mit Arbeit und Alltag kombinieren lässt.
Sie erhalten Lernunterlagen, Aufgaben und Feedbackschleifen, um Inhalte Schritt für Schritt aufzubauen.
Fokus auf Datenaufbereitung, Analyse und verständliche Auswertung – passend zu typischen Use Cases.
Unsere Datenanalyse Kurse sind modular aufgebaut. Sie können mit Grundlagen starten und je nach Bedarf in Themen wie Statistik, Visualisierung oder maschinelles Lernen vertiefen.
Sie arbeiten an Übungsaufgaben und erhalten Rückmeldungen. Der konkrete Fortschritt hängt dabei auch von Ihrer Lernzeit und Ihrem Engagement ab.
Lernmaterialien und Aufgaben sind so organisiert, dass Sie Abschnitte wiederholen und in Ihrem Tempo bearbeiten können.
Online-Formate lassen sich gut neben Beruf oder Studium einbinden. Präsenztermine ergänzen gezielt den Austausch.
Jede Einheit enthält Ziele, Übungsaufgaben und Hinweise, wie Sie Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren.
Wählen Sie ein Modul passend zu Ihrem Einstieg. Alle Kurse sind als Lernbegleitung gedacht – der Lernerfolg hängt von Ihrer Vorbereitung und Lernzeit ab.
Sie lernen, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen strukturiert werden, wie man typische Fehler erkennt und wie Ergebnisse verständlich aufbereitet werden. Der Schwerpunkt liegt auf nachvollziehbaren Arbeitsschritten und praxisnahen Übungen.
Dieses Modul vermittelt statistische Grundlagen für die Auswertung realer Daten: Verteilungen, Stichproben, Hypothesentests und Interpretation. Sie üben, Ergebnisse kritisch zu prüfen und Schlussfolgerungen sauber zu formulieren.
Sie lernen Methoden zur Bereinigung, Transformation und Qualitätsprüfung von Datensätzen. Dazu gehören Umgang mit fehlenden Werten, Konsistenzchecks und die Dokumentation von Datenannahmen.
Sie erstellen aussagekräftige Visualisierungen und lernen, Berichte so aufzubauen, dass Stakeholder die Ergebnisse schnell verstehen. Fokus: Diagrammtypen, Lesbarkeit, Storyline und saubere Quellenangaben.
Dieses Modul zeigt, wie man Vorhersagemodelle konzeptionell einordnet und welche Schritte für Training, Validierung und Evaluation nötig sind. Sie lernen, Ergebnisse zu interpretieren und Grenzen von Modellen zu berücksichtigen.
In einer begleiteten Projektwerkstatt setzen Sie eine Analyse von der Fragestellung bis zur Ergebnisdokumentation um. Sie trainieren Struktur, Datenverständnis, Auswertung und Präsentation – passend zu Ihrem Themenbereich.
Lernmaterialien sind so aufgebaut, dass Sie Inhalte in Ihrem Tempo bearbeiten können. Live-Sessions und Übungsaufgaben unterstützen beim Transfer in eigene Beispiele.
Sie arbeiten mit Übungsdaten und lernen, wie Sie Ergebnisse kritisch einordnen. Der Kurs ist darauf ausgelegt, Statistik als Werkzeug für Entscheidungen zu verstehen.
Der Fokus liegt auf reproduzierbaren Arbeitsschritten. Sie lernen, wie Sie Datenprozesse so beschreiben, dass andere Ihre Ergebnisse nachverfolgen können.
Sie erstellen Visualisierungen anhand konkreter Aufgaben und erhalten Feedback zu Verständlichkeit und Nachvollziehbarkeit. So wird Reporting zu einem wiederholbaren Prozess.
Das Modul ist als Einstieg gedacht: Sie lernen, ML-Ergebnisse einzuordnen und Entscheidungen datenbasiert zu begründen – ohne den Anspruch, jedes Detail sofort zu beherrschen.
Sie arbeiten an einem Projekt, das zu Ihrem Kontext passt. Die Werkstatt unterstützt Sie dabei, Ihre Analyse methodisch aufzubauen und verständlich zu präsentieren.
Flexibel lernen – mit Materialien und klaren Schritten
Sie erhalten strukturiertes Lernmaterial, Aufgaben und Unterstützung. Wie schnell Sie Inhalte vertiefen, hängt von Ihrer Vorbereitung, Ihrer Lernzeit und Ihrem Ziel ab.
Teilen Sie uns kurz mit, wo Sie stehen und welches Thema Sie interessiert. Wir empfehlen ein passendes Modul und erklären den Ablauf.