Why should you become data-literate? To answer this question, you'll learn why data literacy is an essential skill, how to get from data to insights, and how data can help with decision-making. 

Why data literacy is an essential skill

Defining data literacy

The data literacy toolbox

Data literacy in action

From data to insights

DIKW pyramid as a process

What is insight?

The DIKW journey

Data-driven decision making

Becoming data-driven

Facts & myths about being data-driven

The data-driven process

Fitting the problem statement

Data Literacy Basics

Data is everywhere nowadays, but how do you find the right data for your problem? In this chapter, you'll learn about data sources, common types of data, how to manage data, and what to do about common data problems.

Data is all around us

Finding the right data

Finding the right data source

Open vs. internal data sources

Common data types

Importance of data types

Structured vs. unstructured data

Quantitative vs. qualitative data

Managing data

Using databases

Storage in the cloud

Which tool do you need?

Common data problems

Consequences of data problems

Find the data problems

Countering dirty data and data bias

Reading Data

In this chapter, we dive deeper into how to analyze your data to get the insights you need. You'll learn how and when to use the four types of analytics: descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics.

Deskriptive Analytik

Gründe für die (Nicht-)Verwendung der deskriptiven Analytik

Die Daten erkunden

Zusammenhänge erkunden

Diagnostische Analytik

Suche nach Ursachen

Ursachenanalyse

Schritte der Ursachenanalyse

Optionen

Deskriptive vs. diagnostische Analytik

Prädiktive Analytik

Haben wir schon eine Vorhersage?

Prädiktive Modellierung

Aufbau eines Prognosemodells

Ein Blick in die Zukunft

Präskriptive Analytik

Merkmale der präskriptiven Analytik

Beide

Prädiktive vs. präskriptive Analytik

Deskriptive Analyse

Diagnostische Analyse

Prädiktive Analyse

Anpassung der Anwendungsfälle an die Art der Analyse

Working with and Analyzing Data

In the final chapter, we'll cover communicating the insights you gained from your data. You'll learn how to use visualizations and storytelling to craft an engaging data story and learn about the three keys to communicating effectively.

Data visualizations

The purpose of visualizations

Providing context

Data storytelling

(Not) part of the story

Crafting a story

Three keys to communicating effectively

Focus on your central message

Getting your outline in order

The importance of form

From data to story: a case study

Formulating the central message

Setting up the narrative structure

Choosing visualizations

Best and bad practices

Wrap-up

Communicating Insights

Data Visualization Cheatsheet

Course Glossary

Daten sind überall um uns herum, was Datenkompetenz zu einer wichtigen Lebenskompetenz macht. Es ist eine wichtige Fähigkeit, die dir hilft, die richtigen Fragen zu Daten zu stellen und die richtigen Tools zum Lesen, Interpretieren und Kommunizieren von Daten auszuwählen. Dieser nichttechnische Kurs vermittelt dir die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten, um dich im Umgang mit Daten sicher zu fühlen und zu verstehen, wie Daten genutzt werden können, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und Veränderungen voranzutreiben.
 
Anhand praktischer Übungen lernst du, wie du von Daten zu Erkenntnissen gelangst, wie Daten die Entscheidungsfindung beeinflussen, wie du Daten sammelst und verwaltest, die vier Arten von Analysen und wie du Storytelling und Visualisierung einsetzt, um deine Datenkommunikation zu verbessern, und vieles mehr.
 
Beginnend mit den Grundlagen erfährst du, warum Datenkompetenz wichtig ist und warum du etwas unternehmen solltest, um datenkompetent zu werden. Du wirst auch lernen, wie du Daten zu deinem Vorteil nutzen kannst, von der Gewinnung von Erkenntnissen bis hin zur Entscheidungsfindung.
 
Als Nächstes stellen wir die gängigsten Datenquellen vor, zeigen, wie sie identifiziert und verwaltet werden können und was zu tun ist, wenn Probleme mit Daten auftreten.
 
In der zweiten Hälfte dieses Kurses zur Datenkompetenz wird es darum gehen, wie du mit Hilfe von Datenanalysen Erkenntnisse gewinnen kannst. Du lernst nicht nur die verschiedenen Arten von Analysen kennen und erfährst, wann sie durchgeführt werden, sondern auch, wie du deine Ergebnisse mithilfe von Datenvisualisierungen und Storytelling wirkungsvoll präsentieren kannst.
 
Am Ende des Kurses wirst du wissen, warum Datenkompetenz in der modernen Welt so wichtig ist und wie du die richtigen Datentypen für deine Zwecke identifizieren kannst.
 
Es ist an der Zeit, datenkompetent zu werden!

Die Live-Transkripte der Videos kannst du durch einen klicke auf „Mitschrift anzeigen“ unten links in den Videos aufrufen.
Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Ressourcen.
Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und im Assessment 70 % erreichen. Du Assessment gelangst du, indem du rechts auf die Angabe zu den CPE-Credits klickst.

<h2>Erforsche die Grundlagen der Datenkompetenz</h2> 
Daten sind allgegenwärtig, was Datenkompetenz zu einer wichtigen Lebenskompetenz macht. Es ist eine Fähigkeit, die dich befähigt, die richtigen Fragen zu Daten zu stellen und die richtigen Werkzeuge zum Lesen, Interpretieren und Kommunizieren von Daten auszuwählen. Dieser nichttechnische Kurs vermittelt dir die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten, um dich im Umgang mit Daten sicher zu fühlen und zu verstehen, wie Daten genutzt werden können, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und Veränderungen voranzutreiben.
 
Anhand praktischer Übungen lernst du, wie du von Daten zu Erkenntnissen gelangst, wie Daten die Entscheidungsfindung beeinflussen, wie du Daten sammelst und verwaltest, die vier Arten von Analysen und wie du Storytelling und Visualisierung einsetzt, um deine Datenkommunikation zu verbessern, und vieles mehr.
 
Du wirst mit den Grundlagen beginnen und verstehen, warum Datenkompetenz wichtig ist und warum du etwas unternehmen solltest, um datenkompetent zu werden. Du wirst auch lernen, wie du Daten zu deinem Vorteil nutzen kannst, von der Gewinnung von Erkenntnissen bis hin zur Entscheidungsfindung.
 
<h2>Ein tieferes Verständnis der Daten gewinnen</h2> 
Als Nächstes erfährst du, wie du Datenquellen identifizieren, einige der gängigsten Datentypen betrachtest und verwaltest und was du tun kannst, wenn es Probleme mit deinen Daten gibt.
 
In der zweiten Hälfte dieses Kurses zur Datenkompetenz wirst du sich darauf konzentrieren, wie du mit Hilfe von Datenanalysen Erkenntnisse gewinnen kannst. Du lernst nicht nur die verschiedenen Arten von Analysen kennen und erfährst, wann sie durchgeführt werden sollten, sondern auch, wie du deine Ergebnisse mit Hilfe von Datenvisualisierungen und Storytelling wirkungsvoll präsentieren kannst.
 
Am Ende des Kurses wirst du wissen, warum Datenkompetenz in der modernen Welt so wichtig ist und wie du die richtigen Datentypen für deine Zwecke identifizieren kannst.

Daten sind überall, daher ist Datenkompetenz eine wichtige Lebensfertigkeit.

Einführung in die Datenkompetenz

Daten sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken – und darum ist Datenkompetenz unverzichtbar. 

Datenkompetenz für den Berufsalltag

Datenkompetenzen für Unternehmen

Suche nach Ursachen

Interaktive praktische Übung