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F眉r viele Menschen ist das Vorstellungsgespr盲ch einer der einsch眉chterndsten Momente der Jobsuche. Doch das muss nicht sein. Mit etwas Vorbereitung k枚nnen Sie ruhig und selbstbewusst in Ihr Vorstellungsgespr盲ch als Datenanalyst gehen.

In diesem Artikel gehen wir auf die h盲ufigsten Fragen ein, die Ihnen bei einem Vorstellungsgespr盲ch 蹿眉谤 eine Einstiegsposition als Data Analyst wahrscheinlich begegnen werden. Wir erkl盲ren au脽erdem, worauf der Interviewer achtet, wie Sie die Fragen am besten beantworten und geben Tipps und Best Practices 蹿眉谤 ein erfolgreiches Vorstellungsgespr盲ch. Wenn Sie anschlie脽end noch mehr 眉ben m枚chten, k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 den IBM Kurs Datenanalysten Karriereleitfaden und Vorbereitung auf das Vorstellungsgespr盲ch anmelden.

Allgemeine Data Analyst Interview Questions

Diese Fragen decken die Datenanalyse auf hohem Niveau ab und werden eher zu Beginn eines Vorstellungsgespr盲chs gestellt.听

1. Erz盲hlen Sie mir etwas 眉ber sich.

Was sie wirklich fragen: Warum sind Sie die richtige Person 蹿眉谤 diesen Job?

Diese Frage mag allgemein und offen klingen, aber im Wesentlichen geht es um Ihre Beziehung zur Datenanalyse. Konzentrieren Sie sich bei Ihrer Antwort auf Ihren Weg zum Data Analyst. Was hat Ihr Interesse an diesem Bereich geweckt? Welche Datenanalysten-Kenntnisse bringen Sie aus fr眉heren Jobs oder Studien mit?

Versuchen Sie beim Formulieren Ihrer Antwort, diese drei Fragen zu beantworten:

• Was begeistert Sie an der Datenanalyse?

• Was reizt Sie an dieser Rolle?

• Was macht Sie zum besten Kandidaten 蹿眉谤 die Stelle?

Ein Interviewer k枚nnte auch fragen:

• Was hat Sie dazu bewogen, Data Analyst zu werden?

• Was hat Sie hierher gef眉hrt?

• Wie w眉rden Sie sich als Data Analyst beschreiben?

2. Was machen Data Analyst?

Was sie wirklich fragen: Verstehen Sie die Rolle und ihren Wert 蹿眉谤 das Unternehmen?

Wenn Sie sich auf eine Stelle als Data Analyst bewerben, kennen Sie wahrscheinlich die Grundlagen der Aufgaben eines Data Analyst Gehen Sie 眉ber eine einfache W枚rterbuchdefinition hinaus, um Ihr Verst盲ndnis der Rolle und ihrer Bedeutung zu demonstrieren.

Beschreiben Sie die Hauptaufgaben eines Data Analyst: Identifizieren, Sammeln, Bereinigen, Analysieren und Interpretieren. Erl盲utern Sie, wie diese Aufgaben zu besseren Gesch盲ftsentscheidungen f眉hren k枚nnen, sowie den Wert datenbasierter Entscheidungsfindung.

Ein Interviewer k枚nnte auch fragen:

• Wie l盲uft die Datenanalyse ab?

• Welche Schritte unternehmen Sie, um ein gesch盲ftliches Problem zu l枚sen?

• Wie gehen Sie vor, wenn Sie ein neues Projekt beginnen?

H枚ren Sie in der folgenden Vorlesung aus dem Datenanalyse-Zertifikat von Google, wie ein Datenexperte bei Google die Datenanalyse beschreibt.

3. Was war Ihr erfolgreichstes/herausforderndstes Datenanalyseprojekt?

Was sie wirklich fragen: Was sind Ihre St盲rken und Schw盲chen?

Wenn Ihnen ein Interviewer solche Fragen stellt, m枚chte er oft Ihre St盲rken und Schw盲chen als Data Analyst einsch盲tzen. Wie meistern Sie Herausforderungen und wie messen Sie den Erfolg eines Datenprojekts?

Wenn Sie nach einem Projekt gefragt werden, auf das Sie stolz sind, ist das Ihre Chance, Ihre F盲higkeiten und St盲rken hervorzuheben. Erl盲utern Sie dazu Ihre Rolle im Projekt und was es so erfolgreich gemacht hat. Werfen Sie bei der Vorbereitung Ihrer Antwort einen Blick auf die urspr眉ngliche Stellenbeschreibung. Pr眉fen Sie, ob Sie einige der aufgef眉hrten F盲higkeiten und Anforderungen ber眉cksichtigen k枚nnen.

Wenn Ihnen die negative Version der Frage gestellt wird (am wenigsten erfolgreiches oder schwierigstes Projekt), seien Sie ehrlich und konzentrieren Sie Ihre Antwort auf die gewonnenen Erkenntnisse. Finden Sie heraus, was schief gelaufen ist 鈥� vielleicht waren Ihre Daten unvollst盲ndig oder Ihre Stichprobe zu klein 鈥� und sprechen Sie dar眉ber, was Sie in Zukunft anders machen w眉rden, um den Fehler zu beheben. Wir sind Menschen, und Fehler geh枚ren zum Leben dazu. Wichtig ist Ihre F盲higkeit, daraus zu lernen.听

Ein Interviewer k枚nnte auch fragen:

• F眉hren Sie mich durch Ihr Portfolio.

• Was ist Ihre gr枚脽te St盲rke als Data Analyst? Und was ist Ihre gr枚脽te Schw盲che?

• Erz盲hlen Sie mir von einem Datenproblem, das Ihnen Schwierigkeiten bereitet hat.

4. Was ist der gr枚脽te Datensatz, mit dem Sie gearbeitet haben?

Was sie wirklich fragen: K枚nnen Sie gro脽e Datens盲tze verarbeiten?

Viele Unternehmen verf眉gen 眉ber mehr Daten als je zuvor. Personalverantwortliche m枚chten wissen, ob Sie mit gro脽en, komplexen Datens盲tzen umgehen k枚nnen. Konzentrieren Sie sich bei Ihrer Antwort auf die Gr枚脽e und Art der Daten. Mit wie vielen Eintr盲gen und Variablen haben Sie gearbeitet? Welche Datentypen waren im Datensatz enthalten?

Die von Ihnen hervorgehobene Erfahrung muss nicht unbedingt aus einer beruflichen T盲tigkeit stammen. Im Rahmen eines Datenanalysekurses, eines Bootcamps, eines Zertifizierungsprogramms oder eines Studiums haben Sie h盲ufig die M枚glichkeit, mit Datens盲tzen unterschiedlicher Gr枚脽e und Art zu arbeiten. Beim Aufbau Ihres Portfolios k枚nnen Sie auch unabh盲ngige Projekte durchf眉hren, bei denen Sie Datens盲tze recherchieren und analysieren. All dies ist wertvolles Material 蹿眉谤 Ihre Antwort.听

Ein Interviewer k枚nnte auch fragen:

• Mit welcher Art von Daten haben Sie in der Vergangenheit gearbeitet?

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Fragen zum Datenanalyseprozess

Die Arbeit eines Data Analyst umfasst eine Reihe von Aufgaben und F盲higkeiten. Interviewer werden Ihnen wahrscheinlich Fragen zu verschiedenen Teilen des Datenanalyseprozesses stellen, um zu bewerten, wie gut Sie jeden Schritt ausf眉hren.

5. Erkl盲ren Sie, wie Sie 鈥� sch盲tzen w眉rden?

Was sie wirklich fragen: Wie denken Sie? Sind Sie ein analytischer Denker?

Bei dieser Art von Fragen (manchmal auch 鈥濻ch盲tzung鈥� genannt) stellt Ihnen der Interviewer ein Problem, das Sie l枚sen m眉ssen. Wie sch盲tzen Sie den besten Monat ein, um einen Rabatt auf Schuhe anzubieten? Wie hoch sch盲tzen Sie den w枚chentlichen Gewinn Ihres Lieblingsrestaurants?

Ziel ist es, Ihre Probleml枚sungskompetenz und Ihre allgemeine Sicherheit im Umgang mit Zahlen zu bewerten. Da es hier um Ihr Denken geht, denken Sie laut, w盲hrend Sie Ihre Antwort erarbeiten.

• Welche Arten von Daten w眉rden Sie ben枚tigen?

• Wo k枚nnten Sie diese Daten finden?

• Wenn Sie die Daten haben, wie w眉rden Sie diese zur Berechnung einer Sch盲tzung verwenden?

6. Wie gehen Sie zur Datenbereinigung vor?

Was sie wirklich fragen: Wie gehen Sie mit fehlenden Daten, 础耻蝉谤别颈脽别谤n, doppelten Daten usw. um?

Als Data Analyst nimmt die Datenaufbereitung, auch Datenbereinigung oder Datenreinigung genannt, oft den Gro脽teil Ihrer Zeit in Anspruch. Ein potenzieller Arbeitgeber m枚chte wissen, dass Sie mit dem Prozess vertraut sind und wissen, warum er wichtig ist.

Beschreiben Sie in Ihrer Antwort kurz, was Datenbereinigung ist und warum sie 蹿眉谤 den Gesamtprozess wichtig ist. Gehen Sie anschlie脽end die Schritte durch, die Sie typischerweise zur Bereinigung eines Datensatzes durchf眉hren. Erw盲hnen Sie ggf., wie Sie mit folgenden Punkten umgehen:

• Fehlende Daten

• Doppelte Daten

• Daten aus verschiedenen Quellen

• Strukturelle Fehler

• 础耻蝉谤别颈脽别谤

Ein Interviewer k枚nnte auch fragen:

• Wie gehen Sie mit unordentlichen Daten um?

• Was ist Datenbereinigung?

Frischen Sie Ihr Wissen dar眉ber auf, wie Sie fehlerhafte Daten erkennen und beheben k枚nnen, mit der folgenden Vorlesung aus dem Kurs Daten von fehlerhaften zu bereinigten Daten verarbeiten von Google.

7. Erz盲hlen Sie mir von einer Situation, in der Sie unerwartete Ergebnisse erzielt haben.

Was sie wirklich fragen: Lassen Sie Ihre Analyse von den Daten oder Ihren Erwartungen leiten?

Effektive Data Analysts lassen die Daten die Geschichte erz盲hlen. Schlie脽lich basieren datenbasierte Entscheidungen eher auf Fakten als auf Intuition oder Bauchgef眉hl. Mit dieser Frage m枚chte ein Interviewer m枚glicherweise Folgendes herausfinden:

• So validieren Sie Ergebnisse, um Genauigkeit sicherzustellen

• So 眉berwinden Sie die Auswahlverzerrung

• Ob Sie in der Lage sind, neue Gesch盲ftsm枚glichkeiten in 眉berraschenden Ergebnissen zu finden

Beschreiben Sie unbedingt die Situation, die Sie 眉berrascht hat, und was Sie daraus gelernt haben. Dies ist Ihre Gelegenheit, Ihre nat眉rliche Neugier und Begeisterung zu zeigen, Neues aus Daten zu lernen.

8. Wie w眉rden Sie die Leistung unseres Unternehmens messen?

Was sie wirklich fragen: Haben Sie Ihre Recherchen durchgef眉hrt?

Informieren Sie sich vor Ihrem Vorstellungsgespr盲ch unbedingt 眉ber das Unternehmen, seine Gesch盲ftsziele und die Branche. 脺berlegen Sie, welche Gesch盲ftsprobleme durch Datenanalyse gel枚st werden k枚nnten und welche Daten Sie da蹿眉谤 ben枚tigen. Informieren Sie sich dar眉ber, wie Daten von Wettbewerbern und in der Branche genutzt werden.

Zeigen Sie, dass Sie unternehmerisch denken k枚nnen, indem Sie dies mit dem Unternehmen verkn眉pfen. Welchen Mehrwert w眉rde diese Analyse 蹿眉谤 das Unternehmen bringen?

9. Wie erkl盲ren Sie technische Konzepte einem nicht-technischen Publikum?

Was sie wirklich fragen: Wie sind Ihre Kommunikationsf盲higkeiten?

W盲hrend das Ableiten von Erkenntnissen aus Daten eine entscheidende F盲higkeit 蹿眉谤 einen Data Analyst ist, ist die Kommunikation dieser Erkenntnisse an Stakeholder, das Management und nicht-technische Kollegen ebenso wichtig.听

Ihre Antwort sollte die Art des Publikums ber眉cksichtigen, vor dem Sie in der Vergangenheit pr盲sentiert haben (Gr枚脽e, Hintergrund, Kontext). Auch wenn Sie nicht viel Erfahrung mit Pr盲sentationen haben, k枚nnen Sie dennoch erl盲utern, wie Sie Datenergebnisse je nach Publikum unterschiedlich pr盲sentieren w眉rden.听

Ein Interviewer k枚nnte auch fragen:

• Welche Erfahrungen haben Sie mit der Durchf眉hrung von Pr盲sentationen?

• Warum sind Kommunikationsf盲higkeiten 蹿眉谤 einen Data Analyst wichtig?

• Wie pr盲sentieren Sie Ihre Ergebnisse dem Management?

Tipp: In manchen F盲llen ist Ihr Interviewer m枚glicherweise nicht an der Datenanalyse beteiligt. Das gesamte Interview bietet Ihnen daher die Gelegenheit, Ihre Kommunikationsf盲higkeiten unter Beweis zu stellen. 脺ben Sie Ihre Antworten mit einem Freund oder Familienmitglied, das kein technisches Verst盲ndnis hat.

Fragen zu technischen F盲higkeiten

Interviewer suchen nach Kandidaten, die 眉ber ein breites Spektrum an technischen Datenanalyse-F盲higkeiten verf眉gen. Diese Fragen zielen darauf ab, Ihre Kompetenz in verschiedenen Bereichen zu bewerten.

10. Mit welcher Datenanalyse-Software sind Sie vertraut?

Was sie wirklich fragen: Verf眉gen Sie 眉ber grundlegende Kenntnisse im Umgang mit g盲ngigen Tools? Wie viel Einschulung ben枚tigen Sie?

Dies ist ein guter Zeitpunkt, die Stellenausschreibung noch einmal durchzugehen und nach der in der Beschreibung hervorgehobenen Software zu suchen. Erkl盲ren Sie in Ihrer Antwort, wie Sie diese (oder eine 盲hnliche) Software in der Vergangenheit verwendet haben. Zeigen Sie Ihre Vertrautheit mit dem Tool durch die Verwendung der entsprechenden Fachbegriffe.

Erw盲hnen Sie Softwarel枚sungen, die Sie in verschiedenen Phasen der Datenanalyse verwendet haben. Sie m眉ssen hier nicht ins Detail gehen. Es reicht aus, wenn Sie beschreiben, was Sie verwendet haben und wo蹿眉谤.

Ein Interviewer k枚nnte auch fragen:

• Welche Daten-Software haben Sie in der Vergangenheit verwendet?

• F眉r welche Datenanalyse-Software sind Sie geschult?

Tipp: Sammeln Sie Erfahrung mit Datenanalyse-Software, indem Sie sich auf 糖心vlog官网观看 einige Datenanalyseprojekte 蹿眉谤 Anf盲nger ansehen. Wenn Sie ein praxisorientiertes Projekt 蹿眉谤 Ihr Portfolio suchen, k枚nnten Sie den Kurs Google Data Analytics Capstone: F眉hren Sie eine Fallstudie durch oder den Kurs Data Analyst Capstone Project von IBM in Betracht ziehen.

11. In welchen Skriptsprachen sind Sie geschult?

Als Data Analyst m眉ssen Sie wahrscheinlich SQL und eine statistische Programmiersprache wie R oder Python verwenden. Wenn Sie die Sprache Ihres Bewerbungsunternehmens bereits beherrschen, ist das gro脽artig. Andernfalls k枚nnen Sie Ihre Lernbereitschaft zeigen. Betonen Sie, dass Ihre Erfahrung mit einer (oder mehreren) Sprachen Sie beim erfolgreichen Erlernen neuer Sprachen unterst眉tzt. Erl盲utern Sie, wie Sie Ihre F盲higkeiten aktuell weiterentwickeln.

Der Interviewer k枚nnte auch fragen:

• Welche Funktionen in SQL gefallen Ihnen am besten?

• Bevorzugen Sie R oder Python?

F眉nf Data Analyst Interview Questions zum Thema SQL

SQL-Kenntnisse geh枚ren zu den wichtigsten F盲higkeiten eines Data Analyst. Viele Vorstellungsgespr盲che 蹿眉谤 Data Analysts beinhalten ein SQL-Screening, bei dem Sie Code am Computer oder Whiteboard schreiben m眉ssen. Hier sind f眉nf SQL-Fragen und -Aufgaben, auf die Sie sich vorbereiten sollten:

1. Erstellen Sie eine SQL-Abfrage: Bereiten Sie sich darauf vor, die Funktionen JOIN und COUNT zu verwenden, um ein Abfrageergebnis aus einer bestimmten Datenbank anzuzeigen.

2. Beschreiben Sie eine SQL-Abfrage: Erkl盲ren Sie anhand einer SQL-Abfrage, welche Daten abgerufen werden.

3. 脛ndern Sie eine Datenbank: F眉gen Sie neue Zeilen ein, 盲ndern Sie vorhandene Datens盲tze oder l枚schen Sie Datens盲tze dauerhaft aus einer Datenbank.

4. Debuggen Sie eine Abfrage: Korrigieren Sie die Fehler in einer vorhandenen Abfrage, um sie funktionsf盲hig zu machen.

5. Definieren Sie einen SQL-Begriff: Verstehen Sie, was Begriffe wie Fremd- und Prim盲rschl眉ssel, Truncate, Drop, Union, Union All sowie Left Join und Inner Join bedeuten (und wann Sie sie verwenden w眉rden).

12. Welche statistischen Methoden haben Sie bei der Datenanalyse verwendet?

Was sie wirklich fragen: Verf眉gen Sie 眉ber statistische Grundkenntnisse?

Die meisten Einstiegspositionen als Data Analyst erfordern mindestens grundlegende Kenntnisse in Statistik und ein Verst盲ndnis da蹿眉谤, wie statistische Analysen mit Gesch盲ftszielen zusammenh盲ngen. Listen Sie die Arten statistischer Berechnungen auf, die Sie in der Vergangenheit verwendet haben, und welche gesch盲ftlichen Erkenntnisse diese Berechnungen lieferten.听

Wenn Sie bereits mit statistischen Modellen gearbeitet oder diese erstellt haben, erw盲hnen Sie dies unbedingt. Machen Sie sich, falls noch nicht geschehen, mit den folgenden statistischen Konzepten vertraut:

• Mittelwert

• Standardabweichung

• Varianz

• Regression

• 厂迟颈肠丑辫谤辞产别苍驳谤枚脽别

• Deskriptive und inferentielle Statistik

Ein Interviewer k枚nnte auch fragen:

• Wie gut sind Ihre Statistikkenntnisse?

• Wie haben Sie Statistiken in Ihrer Arbeit als Data Analyst verwendet?

13. Wie haben Sie Excel in der Vergangenheit zur Datenanalyse verwendet?

Tabellenkalkulationen geh枚ren zu den am h盲ufigsten verwendeten Tools von Data Analysts. Vorstellungsgespr盲che enthalten h盲ufig eine oder mehrere Fragen, die Ihre F盲higkeiten im Umgang mit Daten in Microsoft Excel einsch盲tzen sollen.听

F眉nf Data Analyst Interview Questions zum Thema Excel

Hier sind f眉nf weitere Fragen speziell zu Excel, die Ihnen w盲hrend Ihres Vorstellungsgespr盲chs gestellt werden k枚nnten:

1. Was ist eine SVERWEIS-Funktion und was sind ihre Einschr盲nkungen?

2. Was ist eine Pivot-Tabelle und wie erstellt man eine?

3. Wie finden und entfernen Sie doppelte Daten?

4. Was sind die Funktionen INDEX und MATCH und wie arbeiten sie zusammen?

5. Was ist der Unterschied zwischen einer Funktion und einer Formel?

14. Erkl盲ren Sie den Begriff鈥�

Was sie wirklich fragen: Sind Sie mit der Terminologie der Datenanalyse vertraut?

Im Laufe des Vorstellungsgespr盲chs werden Sie m枚glicherweise gebeten, einen Begriff zu definieren oder seine Bedeutung zu erkl盲ren. In den meisten F盲llen m枚chte der Interviewer herausfinden, wie gut Sie sich in dem Fachgebiet auskennen und wie gut Sie technische Konzepte einfach vermitteln k枚nnen. Obwohl es unm枚glich ist, genau vorherzusagen, nach welchen Begriffen Sie gefragt werden, sollten Sie mit den folgenden Begriffen vertraut sein:

• Normalverteilung

• Datenaufbereitung

• KNN-Imputationsmethode

• Clustering

• 础耻蝉谤别颈脽别谤

• N-Gramme

• Statistisches Modell

15. K枚nnen Sie den Unterschied zwischen 鈥� beschreiben?

脛hnlich wie die letzte Frage helfen Ihnen diese Interviewfragen, Ihr Wissen 眉ber Analyse-Konzepte zu ermitteln, indem Sie zwei verwandte Begriffe vergleichen. Einige Begriffe, die Sie kennen sollten, sind:

• Data Mining vs. Data Profiling

• Quantitative vs. qualitative Daten

• Varianz vs. Kovarianz

• Univariate vs. bivariate vs. multivariate Analyse

• Clustered vs. nicht-Clustered Index

• 1-Stichproben-T-Test vs. 2-Stichproben-T-Test in SQL

• Zusammenf眉hren vs. Mischen in Tableau

Bereiten Sie sich auf eine Einstiegsposition als Data Analyst vor?

Wenn Sie noch nicht viel Erfahrung haben, k枚nnen Sie die L眉cken in Ihrem Lebenslauf mit einem Zertifikat f眉llen. Mit dem anf盲ngerfreundlichen Datenanalyse-Zertifikat von Meta 听k枚nnen Sie statistische Analysen, Datenmanagement und Programmierung mit SQL, Tableau und Python 眉ben. Dieses Programm bereitet Sie auf eine Einstiegsposition vor und kann in nur f眉nf Monaten abgeschlossen werden.

Die letzte Frage: Haben Sie noch Fragen?

Fast jedes Vorstellungsgespr盲ch, unabh盲ngig vom Fachgebiet, endet mit einer Variante dieser Frage. Dabei geht es sowohl darum, dass Sie das Unternehmen bewerten, als auch darum, dass das Unternehmen Sie bewertet. Bereiten Sie sich ein paar Fragen 蹿眉谤 Ihren Gespr盲chspartner vor, aber scheuen Sie sich nicht, auch Fragen zu stellen, die w盲hrend des Gespr盲chs aufgekommen sind. M枚gliche Themen sind unter anderem:

• Wie sieht ein typischer Tag aus

• Erwartungen 蹿眉谤 Ihre ersten 90 Tage

• Unternehmenskultur und Ziele

• Ihr potenzielles Team und Ihr potenzieller Manager

• Was dem Interviewer am Unternehmen am besten gef盲llt

Tipps zur Vorbereitung auf Ihr Vorstellungsgespr盲ch

Bereiten Sie sich auf Ihr n盲chstes Vorstellungsgespr盲ch als Data Analyst vor, indem Sie diese Fragen nutzen. Weitere Tipps sind die Formatierung Ihrer Antworten anhand des STAR-Rasters, die Recherche 眉ber das Unternehmen und die Anpassung Ihrer Antworten an die Stelle.

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脺ben Sie Datenanalyse mit 糖心vlog官网观看

Das 脺ben des Datenanalyse-Prozesses kann Ihnen helfen, besser vorbereitet 眉ber Ihre Erfahrungen mit g盲ngigen Datenanalyse-Tools zu sprechen. Testen Sie vor Ihrem n盲chsten Vorstellungsgespr盲ch einige dieser hoch bewerteten Kurse:

Bereiten Sie sich optimal auf Ihr Vorstellungsgespr盲ch als Data Analyst vor. Melden Sie sich 蹿眉谤 den IBM-Kurs Karriereleitfaden 蹿眉谤 Datenanalysten und Vorbereitung auf Vorstellungsgespr盲che an. Dort lernen Sie die Grundlagen der Stellensuche kennen, erfahren, was Sie vom Vorstellungsgespr盲ch erwarten k枚nnen, und 眉ben Techniken zur Beantwortung von Fragen im Vorstellungsgespr盲ch.

F眉r effektive Pr盲sentationsf盲higkeiten im Bereich Datenanalyse empfehlen wir Ihnen die Spezialisierung Datenanalyse und Pr盲sentationsf盲higkeiten: Der PwC-Ansatz von PwC . Erfahren Sie, wie Sie Datenanalyse-Tools im Gesch盲ftskontext anwenden und effektive Business-Intelligence-Pr盲sentationen erstellen.

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