CompTIA Data+ V2 (Neue Version)
Dieser Kurs bereitet dich auf die Zertifizierung zum CompTIA Data+ V2 vor. Er umfasst Datenkonzepte und -umgebungen, Datenerfassung und -aufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung und Berichterstellung sowie Data Governance.
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Beschreibung
Dieser Kurs bereitet dich auf die Zertifizierung zum CompTIA Data+ V2 vor. Er umfasst Datenkonzepte und -umgebungen, Datenerfassung und -aufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung und Berichterstellung sowie Data Governance.
Durch Vorträge, angeleitete Beispiele, praktische Übungen und prüfungsnahe Aufgaben arbeitest du mit Workflows für Geschäftsdaten von der Quellenauswahl bis zur Berichterstellung.
Zu den Themen gehören Datenqualitätsprüfungen, grundlegende Statistiken, Dashboards, Berichtsvalidierung, Governance-Kontrollen und Konzepte des Datenlebenszyklus.
Nach dem Abschluss kannst du Datensätze vorbereiten, Ergebnisse interpretieren, Erkenntnisse präsentieren und datengestützte Entscheidungen unterstützen.
Was du lernen wirst
Modul 1: Datenkonzepte und Datenumgebungen
Grundlegende Datentypen, einschließlich strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten.
Relationale und nicht-relationale Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes, Data Marts und gängige Dateiformate wie CSV, XLSX und JSON.
Grundlegende Cloud-, Hybrid-, Speicher- und Container-Konzepte in der modernen Datenarbeit.
Modul 2: Datenerfassung und -aufbereitung
Erfassung von Daten aus Datenbanken, APIs, Dateien, Websites, Protokollen und Umfragen.
SQL-Abfragen, einschließlich Filtern, Gruppieren, Joins, Unions, verschachtelten Abfragen und Aggregatfunktionen.
ETL- und ELT-Workflows, Data Profiling, fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer, Validierung und Bereinigung.
Datentransformationsmethoden wie Parsing, Typkonvertierung, RegEx, Binning, Skalierung, Zusammenführung und abgeleitete Felder.
Modul 3: Datenanalyse
Konzepte der deskriptiven, prädiktiven, präskriptiven und Inferenzanalyse.
Statistische Kennzahlen wie Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung, Varianz und prozentuale Änderung.
Nutzung von logischen Funktionen, Datums-, Text- und mathematischen Funktionen zur Beantwortung von Geschäftsfragen.
Modul 4: Visualisierung und Berichterstellung
Erstellung von Diagrammen, Karten, Pivot-Tabellen, Dashboards und Management-Zusammenfassungen.
Verwendung von BI-Tools, Notebooks, IDEs und Bibliotheken wie pandas oder tidyverse, wo anwendbar.
Berichtsvalidierung, Aktualisierungsprobleme, Filterprobleme, Versionierung, Barrierefreiheit und zielgruppengerechte Kommunikation.
Modul 5: Data Governance
Datenverzeichnisse, Lineage, Metadaten, Source of Truth, Dokumentation und Qualitätsprüfungen.
Themen zum Datenschutz und zur Datensicherheit, einschließlich RBAC, Verschlüsselung, PII, PHI, Anonymisierung, Maskierung, PCI DSS, DSGVO, NIST-Sicherheitsbewusstsein und Vorfallmeldung.
Das Training kann Vorträge, geführte Demonstrationen, praktische Übungen (Hands-on Labs), SQL-Übungen, Fallstudien und prüfungsähnliche Aufgaben enthalten. Nach Abschluss solltest du in der Lage sein, Daten gemäß den Zielen von CompTIA Data+ V2 (DA0-002) vorzubereiten, zu analysieren, zu berichten und zu verwalten.
Zertifizierung & Prüfung
CompTIA Data+ V2 bereitet dich auf die CompTIA Data+ Zertifizierungsprüfung, DA0-002 vor. Der Zertifizierungsprozess ist unabhängig vom Kursabschluss: Du absolvierst das Training, gehst die offiziellen Prüfungsziele durch, meldest dich dann für die CompTIA-Prüfung an und bestehst sie über das zugelassene Testverfahren.
Die Prüfung bewertet praktische Fähigkeiten im Bereich Datenanalyse, darunter Datenkonzepte und -umgebungen, Datenerfassung und -aufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung und Berichterstellung sowie Data Governance.
CompTIA empfiehlt 18 bis 24 Monate Erfahrung als Datenanalyst oder in einer ähnlichen Rolle sowie Vorkenntnisse in Datenbanken, Analysetools, grundlegender Statistik und Datenvisualisierung. Aktuelle Details zur Prüfung findest du auf der offiziellen Zertifizierungsseite von CompTIA Data+ V2.
Was du erreichen wirst
Nach Abschluss des Kurses wirst du in der Lage sein:
grundlegende Datenkonzepte zu erklären, einschließlich relationaler und nicht-relationaler Datenbanken, strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten, gängiger Dateiformate wie CSV, XLSX, JSON, TXT und JPG sowie Datentypen wie String, Numeric, Boolean, Datetime, BLOB, CLOB, GUID und UUID.
gängige Datenquellen, Repositories und Infrastrukturmodelle zu identifizieren, einschließlich Datenbanken, APIs, Dateien, Logs, Data Lakes, Data Lakehouses, Data Marts, Data Warehouses, AWS, Azure, Google-Cloud-Diensten sowie öffentlichen, privaten und hybriden Umgebungen.
Datenerfassungsmethoden zu verwenden wie SQL-Joins, Filter, Unions, Gruppierungen, Aggregatfunktionen, geschachtelte Abfragen, ETL, ELT, Umfragen und Stichproben, um Daten für die Analyse zu sammeln und vorzubereiten.
Datenexploration, -transformation und -bereinigung durchzuführen, indem du dich mit fehlenden Werten, Duplikaten, Ausreißern, Validierungsproblemen, String-Manipulation, RegEx, Parsing, Merging, Appending, Skalierung, Standardisierung, Imputation und berechneten Feldern befasst.
grundlegende statistische Methoden und Funktionen anzuwenden, einschließlich deskriptiver, prädiktiver, präskriptiver und Inferenzanalysen, Maßen der zentralen Tendenz, Streuungsmaßen, logischen Funktionen, Datumsfunktionen und String-Funktionen.
geeignete Visualisierungen und Berichte zu erstellen unter Verwendung von Diagrammen, Karten, Pivot-Tabellen, Dashboards, Executive Summaries, Self-Service-Portalen, Snapshots und Echtzeit-Berichterstattungsmethoden für technisches und nicht-technisches Publikum.
gängige Daten- und Berichtsprobleme zu beheben, einschließlich langsamer Aktualisierungsraten, zu langer Ladezeiten, zu großer Datenmengen, fehlerhafter Filter, veralteter Daten, beschädigter Daten, Verbindungsproblemen und grundlegender SQL-Fehler, durch Logging, Quellenvalidierung, Code-Reviews, Peer-Reviews und Monitoring-Alerts.
Praktiken der Data Governance, des Datenschutzes, der Datensicherheit und der Datenqualität anzuwenden, einschließlich Data Dictionaries, Data Lineage, Metadaten, Source of Truth, Datenaufbewahrung, DSGVO, PCI DSS, rollenbasierter Zugriffskontrolle, Verschlüsselung bei der Speicherung und Übertragung, PII, PHI, Anonymisierung, Maskierung, UAT, Versionsverwaltung, Unit-Testing, Data Profiling und Datenqualitätsüberwachung.
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