CompTIA Data+

Ziele

Dieses Seminar CompTIA Data+ bereitet die Teilnehmer auf die Zertifizierung zum CompTIA Data+ (DA0-001) vor. Sie lernen in diesem Kurs wie Sie Geschäftsanforderungen zur Unterstützung datengesteuerter Entscheidungen umwandeln, und zwar durch:

• Daten auswerten
• Manipulation von Daten
• Anwenden grundlegender statistischer Methoden
• Analyse komplexer Datensätze unter Einhaltung von Governance- und Qualitätsstandards während des gesamten Datenlebenszyklus

Zielgruppe

• Data-Analysten

Voraussetzungen

• 18–24 Monate Erfahrung in einer Position als Berichterstatter/Geschäftsanalyst
• Umgang mit Datenbanken und Analysetools
• ein grundlegendes Verständnis von Statistik und
• Erfahrung in der Datenvisualisierung

Agenda

1.0 Datenkonzepte und -umgebungen

Erkennen der Grundlagen von Datenschemata und Dimensionen

• Datenbanken
• Data Mart/Data Warehousing/Data Lake
• Schema-Konzepte
• Langsam wechselnde Dimensionen

Vergleich und Gegenüberstellung verschiedener Datentypen

• Date
• Numeric
• Alphanumeric
• Currency
• Text
• Diskret vs. continuous
• Kategorisch/Dimension
• Images
• Audio
• Video

Vergleich und Gegenüberstellung gängiger Datenstrukturen und Dateiformate

• Strukturen
• Dateiformate für Daten

2.0 Data Mining

Konzepte der Datenerfassung

• Integration
• Methoden der Datenerfassung

Identifizieren von Gründen für die Bereinigung und Profilierung von Datensätzen

• Doppelte Daten
• Redundante Daten
• Fehlende Werte
• Ungültige Daten
• Nicht-parametrische Daten
• Datenausreißer
• Unstimmigkeiten in der Spezifikation
• Validierung des Datentyps

Ausführen von Datenmanipulationstechniken

• Umkodierung von Daten
• Abgeleitete Variablen
• Zusammenführen von Daten
• Datenvermischung
• Verkettung
• Daten anhängen
• Imputation
• Reduktion/Aggregation
• Transponieren
• Daten normalisieren
• Parsing/string manipulation

Techniken zur Datenmanipulation und Abfrageoptimierung

• Datenmanipulation
• Abfrageoptimierung

3.0 Datenanalyse

Anwendung der geeigneten deskriptiven statistischen Methoden

• Maße der zentralen Tendenz
• Maße für die Streuung
• Häufigkeiten/Prozentsätze
• Prozentuale Veränderung
• Prozentuale Differenz
• Konfidenzintervalle

Zweck der inferenzstatistischen Methoden

• t-Tests
• Z-Score
• p-Werte
• Chi-squared
• Hypothesentests
• Einfache lineare Regression
• Korrelation

Arten von Analysen und wichtige Analysetechniken

• Verfahren zur Bestimmung der Analyseart
• Art der Analyse

Identifizierung gängiger Datenanalysetools

• SQL
• Python
• Microsoft Excel
• R
• Schnelles Mining
• IBM Kognos
• IBM SPSS Modeler
• IBM SPSS
• SAS
• Tableau
• Power BI
• Qlik
• MicroStrategy
• BusinessObjects
• Apex
• Dataroma
• Domo
• AWS QuickSight
• Stata
• Minitab

4.0 Visualisierung

Geschäftsanforderungen in einen Bericht umsetzen

• Inhalt der Daten
• Filtern
• Views
• Date Range
• Häufigkeit
• Zielgruppe

Gestaltung von Inhalten für Reports und Dashboards

• Deckblatt des Reports
• Design Elemente
• Elemente der Dokumentation

Methoden für die Entwicklung von Dashboards

• Überlegungen zum Dashboard
• Entwicklungsprozess
• Überlegungen zur Bereitstellung

Art der Visualisierung

• Liniendiagramm
• Kreisdiagramm
• Blasendiagramm
• Punktediagramm
• Balkendiagramm
• Histogramm
• Wasserfall
• Heatmap
• Geografische Darstellung
• Tree Map
• Stacked chart
• Infografik
• Word cloud

Vergleich und Gegenüberstellung von Berichtstypen

• Statische vs. dynamische Berichte
• Ad-hoc-/one-time-Bericht
• Self-service/on demand
• Wiederholende Reports
• Tactical/research Report

5.0 Datenverwaltung, -qualität und -kontrollen

Konzepte der Datenverwaltung

• Zugriffsanforderungen
• Anforderungen an die Sicherheit
• Anforderungen an die Speicherumgebung
• Anforderungen an die Nutzung
• Anforderungen an Entitätsbeziehungen
• Klassifizierung der Daten
• Anforderungen an die Rechtsprechung
• Meldung von Datenverletzungen

Konzepte zur Datenqualitätskontrolle anwenden

• Umstände zur Überprüfung der Qualität
• Automatisierte Validierung
• Dimensionen der Datenqualität
• Datenqualitätsregeln und -metriken
• Methoden zur Validierung der Qualität

Konzepte der Stammdatenverwaltung (MDM)

• Abläufe
• Bedingungen für MDM