Business Analytics Bootcamp (mit Python): Von Null bis Meister

Was ist Business Data Analytics? Warum sollten Sie Analytics lernen? Welche Rollen übernimmt ein Business Data Analyst?

Gute Frage!

Wir leben in einer Welt, die von Daten angetrieben wird, wobei Firmen weltweit bestrebt sind, Daten für optimale Entscheidungsfindung zu nutzen.

Hier kommen Business Data Analysts (das sind Sie in der Zukunft!) ins Spiel.

Ein Business Analyst zu sein, ähnelt dem eines Detektivs.

Sie werden Werkzeuge (wie Python, Facebook Prophet, Google Causal Impact) verwenden, um Daten zu durchsuchen und zu interpretieren, um historische Trends zu verstehen und zukünftige Möglichkeiten vorherzusehen. Aus diesen Erkenntnissen identifizieren Sie die effektivsten Strategien, die verfolgt werden sollten.

Unternehmen suchen nach diesen Analysten, weil sie hervorragend darin sind, Daten in Gewinne umzuwandeln.

Indem Sie die Werkzeuge und Methoden anwenden (die wir Ihnen in diesem Kurs beibringen), werden Sie Daten schnell analysieren und in praktische Informationen und strategische Erkenntnisse umwandeln, die für wichtige Geschäftsentscheidungen unerlässlich sind.

Die richtige Wahl zu treffen, kann den Unterschied zwischen Gewinnen oder Verlieren von Millionen ausmachen.

Diese hohe Nachfrage an Datenanalyse-Expertise bedeutet, dass Unternehmen bereit sind, attraktive Gehälter anzubieten, um qualifizierte Personen anzulocken.

Dieser Kurs zu Business Data Analytics betont effizientes Lernen mit den neuesten Branchenpraktiken, sodass Sie keine Zeit mit veralteten, unvollständigen Tutorials verschwenden.

Praxisorientiertes Lernen ist entscheidend, mit praktischen Übungen und spannenden Herausforderungen unter Verwendung von realen Daten. Dieser Ansatz wird Ihre Fähigkeiten verbessern, Ihr Wissen über die Grundlagen hinaus erweitern und Ihnen das Selbstvertrauen geben, jedes Projekt zu meistern, dem Sie begegnen.

Und Sie sind nicht allein auf dieser Reise.

Durch das heutige Beitreten erhalten Sie Zugang zu unserem exklusiven Live Online Community Classroom, um mit Tausenden von Schülern, Alumni und Mentoren zusammenzuarbeiten.

Das Wichtigste ist, dass Sie von einem Branchenexperten (Diogo) geleitet werden, der echte Erfahrung als Business Data Analyst mitbringt und genau die Werkzeuge und Techniken weitergibt, die er täglich anwendet.

Dieser Kurs wird kontinuierlich aktualisiert, um die sich wandelnde Landschaft widerzuspiegeln.

Wie die sich ständig ändernden Bereiche Business Data Analytics und Intelligence verpflichten wir uns, diesen Kurs mit neuen Lektionen und Ressourcen aktuell zu halten und sicherzustellen, dass Sie an der Spitze Ihrer Profession bleiben.

Betrachten Sie diesen Kurs als Ihre wesentliche Ressource für die neuesten Best Practices in der Analytics-Zukunft.

Folgendes wird in diesem Kurs behandelt:

Der Lehrplan ist sehr praxisorientiert gestaltet, aber wir führen Sie durch jeden Schritt, sodass auch Personen mit begrenztem Wissen in Statistik und Python erfolgreich sein werden.

Wir beginnen bei den Grundlagen und decken die grundlegenden Konzepte der Datenanalyse ab.

Aber wir hören nicht dort auf.

Wir gehen zu komplexen Themen über, die es Ihnen ermöglichen, fundierte, analytische Entscheidungen zu treffen und die richtigen Werkzeuge für jede Aufgabe zu erkennen.

1. A/B-TESTEN UND EXPERIMENTIEREN

Sie werden sich mit Entscheidungsprinzipien durch A/B-Tests und Experimentieren beschäftigen. Von der Hypothesenbildung bis zur Beherrschung der A/B-Testtechniken wenden Sie statistische Methoden und Python an, um Geschäftsstrategien zu validieren, und gewinnen dabei Erkenntnisse aus bemerkenswerten Fallstudien der Branche wie den Designänderungen von Google und den Optimierungen der Obama-Kampagne.

Hier ist mehr über das, was Sie über A/B-Tests lernen werden:

• Einführung in A/B-Tests

Sie werden einen grundlegenden Aspekt der Business Analytics erkunden: das A/B-Testen. Wir machen es spannend und unterhaltsam, indem wir uns auf Mobile Gaming konzentrieren, das Einrichten der Tests und die Ergebnisanalyse mit Python abdecken, während wir wesentliche Begriffe und Konzepte lernen.

• Hypothesentest für A/B-Tests

Aufbauend auf Ihren Grundlagen werden Sie Ihre Fähigkeiten durch Python-Übungen und Fallstudien wie Google’s „41 Shades of Blue“ stärken, um Konfidenzniveaus und p-Werte zu verstehen.

• Beherrschung von A/B-Tests

Schließlich tauchen Sie in A/B-Testen mit der Fallstudie „Buy Button“ von Amazon ein. Sie beschäftigen sich mit fortgeschrittenen Techniken wie Bayesian A/B-Testing und sequentiellen Tests für tiefere Einblicke.

• Multivariable A/B-Tests

Gerade als Sie dachten, wir wären fertig ... steigen wir zu wahrer Meisterschaft auf! Sie werden die Tiefen des multivariaten A/B-Testens durch Google’s „Homepage Experiment“-Fallstudie erkunden und fortgeschrittene Python-Analysen verwenden, um Ergebnisse auszuwerten und vorherzusagen.

2. ÖKONOMETRIE UND KAUSALINFERENZ

Dies ist für jeden erstklassigen Business Analysten unverzichtbar. Mit Ökonometrie und Kausalinferenz lernen Sie, die tatsächlichen Auswirkungen verschiedener Unternehmensinitiativen zu bewerten.

Unter Verwendung fortschrittlicher Werkzeuge wie Google Causal Impact und Methoden wie Matching stattet Sie dieses Modul mit robusten Rahmenwerken für die Durchführung kausaler Analysen aus, die praktische Anwendungen in Kryptowährungsmärkten und Bildungsprogrammbewertungen haben.

Hier ist ein genauerer Blick auf das, was Sie über Ökonometrie und Kausalinferenz lernen werden:

• Google Causal Impact

Sie werden die Verwendung von Google Causal Impact durch die Analyse von Bitcoin-Marktdaten als Fallstudie erkunden, um das Differences-in-Differences-Framework und die Zeitreihenanalyse zu verstehen.

• Matching

Sie werden die Leistungsfähigkeit des Matching in der Ökonometrie durch praktische Anwendungen erleben, unterstützt durch praktische Python-Beispiele und eine Fallstudie zur Bewertung von Bildungsprogrammen.

3. DATENVISUALISIERUNG MIT PYTHON

Sie werden die Kunst meistern, Rohdaten in fesselnde Geschichten zu verwandeln durch Datenvisualisierung. Beginnend mit den Grundlagen der visuellen Darstellung in verschiedenen Diagrammtypen, werden Sie später Ihre analytischen Erzählungen verbessern. Dieser Abschnitt führt Sie in die Erstellung intuitiver und informativer Diagramme ein, unter Verwendung von Fallstudien mit Pokémon-Datensätzen und globalen Glücklichkeitsmetriken.

• Verteilungsdiagramme und Grundlagen des Plottens

Lernen Sie die Grundlagen der Datenvisualisierung mit Verteilungsdiagrammen, Histogrammen, Boxplots und Violindiagrammen durch unterhaltsame Pokémon-Datenanwendungen für praktische Einblicke.

• Ranking-Diagramme

Sie visualisieren Wettbewerbsanalysen unter Verwendung von Ranking-Diagrammen, wobei der World Happiness Report als Fallstudie für die Erstellung wirkungsvoller Balken- und Lollipopfdiagramme dient.

4. SEGMENTIERUNG

Segmentierung lehrt Ihnen die Kunst, innerhalb von Daten unterschiedliche Gruppen zu identifizieren, um gezielte Marketingmaßnahmen effektiv zu gestalten. Durch die Verwendung von RFM- und Gauß’schen Mischmodellen üben Sie die Segmentierung mit Python, analysieren Verbrauchergewohnheiten und untersuchen die Marktsegmentierung, um datengestützte Geschäftsentscheidungen zu fördern.

Hier ist ein detaillierterer Blick darauf, was Sie über Segmentierung lernen werden:

• RFM

Sie segmentieren Ihre Kundenbasis geschickt durch RFM-Analyse und wenden Python auf Verkaufsdaten an, um umsetzbare Marketingstrategien zu entwickeln.

• Gauß’sche Mischung

Sie werden Ihre Segmentierungsfähigkeiten mit Gauß’schen Mischmodellen verbessern, Marktsegmentierungsstrategien erforschen, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Und wie immer festigen Sie Ihre Fähigkeiten durch Fallstudien und Python-Übungen!

5. PRÄDIKTIVE ANALYTIK

Prädiktive Analytik enthüllt die Kraft der Trendvorhersage und -analyse. Das bedeutet, dass Sie die Zukunft vorhersagen können ... bis zu einem gewissen Grad. Im Wesentlichen verbessern Sie Ihre Fähigkeit, zukünftige Trends vorherzusehen, was fast dasselbe ist, richtig?

Hier ist eine Zusammenfassung dessen, was Sie über prädiktive Analytik lernen werden:

• Random Forest

Erfassen Sie Ensemble-Lernen durch zufällige Wälder, bewältigen Sie Vorhersageherausforderungen mit einem praxisorientierten Ansatz, der durch Fallstudien aus verschiedenen Sektoren informiert wird.

• Prophet

Sagen Sie zukünftige Trends mit Facebook’s Prophet voraus und tauchen Sie in Zeitreihendaten von Unternehmen wie Uber ein, um Marktverschiebungen zu antizipieren und entsprechend zu planen.

6. FORTGESCHRITTENE GESCHÄFTSANALYTIK

Wir sind bestrebt, von Null zu wahrer Meisterschaft vorzuschreiten, und tauchen gleich in fortgeschrittene Themen ein. Mit fortgeschrittener Analytik vertiefen Sie Ihre Reise in die Geschäftsanalyse weiter. Sie lernen, komplexe Tests durchzuführen und zu interpretieren, indem Sie die analytischen Werkzeuge von Python mit Fallstudien von Giganten wie Google und Coca-Cola kombinieren, um die Produktentwicklung und Marketingstrategien zu optimieren.

Also, was ist das Fazit?

Dieser Kurs ist nicht dazu da, Sie einfach nur programmieren zu lassen, ohne die Konzepte wirklich zu verstehen, sodass Sie nicht wissen, was Sie über den Kurs hinaus tun sollen. Auf keinen Fall!

Dieser Kurs wird Sie herausfordern und von einem Anfänger zu einem Business Data Analysten der obersten 10% aufsteigen lassen 💪.

Woher wissen wir das?

Tausende von Zero To Mastery-Absolventen sind jetzt bei renommierten Unternehmen wie Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook, Shopify und vielen anderen beschäftigt.

Unsere Absolventen kommen aus verschiedenen Hintergründen, Altersgruppen und Erfahrungen, viele haben bei Null angefangen.

Es gibt also absolut keinen Grund, warum es nicht auch bei Ihnen so sein könnte.

Und Sie haben nichts zu verlieren! Beginnen Sie noch heute mit dem Lernen, und wenn der Kurs Ihre Erwartungen nicht erfüllt, bieten wir innerhalb von 30 Tagen eine 100%ige Rückerstattung ohne Fragen an.