CIW: Data Analyst (1D0-622)
(1D0-622-v1.2) / ISBN : 978-1-64459-235-9
Über diesen Kurs
Bereiten Sie sich mit dem neuesten CIW-Datenanalystenkurs auf die CIW-Prüfung 1D0-622 vor. Die Datenanalystenschulung deckt die Prüfungsziele 1D0-622 vollständig ab und vermittelt Kenntnisse in den Grundlagen der Datenanalyse und Big Data sowie Tools zum Erfassen und Analysieren von Daten. Außerdem lernen die Teilnehmer, wie sie Daten analysieren und melden und mit Datenquellen arbeiten. Der Prüfungsleitfaden 1D0-622 enthält die besten Lernressourcen und Studienmaterialien, die Sie bei der Vorbereitung auf die Prüfung unterstützen.
Fähigkeiten, die Sie erwerben werden
Die CIW Data Analyst-Zertifizierung ist die vierte Qualifikation in der CIW Web and Mobile Design-Reihe. Sie umfasst die Verwendung von Daten zur Analyse aller Aspekte des Betriebs eines Unternehmens und zum Treffen geeigneter Geschäftsentscheidungen, den Vergleich und die Gegenüberstellung strukturierter und unstrukturierter Daten sowie die Bereitstellung von Tools zur Erfassung und Analyse von Daten, einschließlich Hadoop, R Project und benutzerdefinierten Datenbanklösungen.
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Unterricht
7+ Unterricht | 82+ Tests | 118+ Karteikarten | 118+ Glossar der Begriffe
Testvorbereitung
48+ Fragen vor der Beurteilung | 3+ Ausführliche Tests | 102+ Fragen nach der Bewertung | 144+ Testfragen zur Praxis
Praktische Übungen
17+ LiveLab | 17+ Videoanleitungen | 28+ Minutes
Videolektionen
8+ Videos | 29+ Minutes
Grundlagen der Datenanalyse
- Die Bedeutung hochwertiger Quelldaten
- Datenstrukturtypen
- Vorteile zentralisierter Daten
- Strukturierte vs. unstrukturierte Daten
- Arten von Daten
- Typische Quellen für Geschäftsdaten
- Datenschutzrichtlinien
- Suchmaschinenoptimierung
- Datenlebenszyklusmanagement (DLM)
- Datenanalyseprozess
- Zusammenfassung der Lektion
Introduction to Big Data
- Big Data
- The Importance of IT Data Management
- IT Business Environments
- Cloud-Based Data
- Cloud-Native Data
- In-House Data
- When to Migrate In-House Data to the Cloud
- Variations of Cloud-Based Systems
- Typical Databases Used for Data Analysis
- Data-Driven Business Decisions
- Impact of Data Errors
- Importance of Organizational Strategy and Data Quality in Data Analytics
- Data Modeling
- Importance of Data Maintenance and Data Backup
- Lesson Summary
Working with Data Sources
- Data E-Harmony: Working with Different Departments to Bring Data Together
- The Purpose of Customer Relationship Management (CRM)
- CRM Integration: A Banking Scenario
- Obtaining Data from Email and User Forums
- Obtaining Data from Other Knowledge Bases
- Obtaining Data from CRM and Business-to-Business Frameworks
- Transaction, Payment and Inventory Data
- Using Multiple Data Sources
- Lesson Summary
Tools for Capturing and Analyzing Data
- Data Analytics Tools
- Capturing Data: Tableau Public
- Capturing Data: Google BigQuery
- Capturing Data: OpenRefine
- Overview: Hadoop-Based Environments
- Capturing and Analyzing Data in Hadoop
- The R Project
- Additional Software for Data Capture
- Lesson Summary
Analyzing and Reporting Data
- Network Traffic
- Data Integration
- Why Testing is Important?
- Statistical Computing and Programming
- Organizational Efforts and Business Outcomes
- Best Methods to Capture and Report Specific Data
- Data Analysis and Reporting Dashboards
- Create Reports and Charts
- Create a Presentation for Reporting Data
- Frequently Asked Questions for Presentations
- Lesson Summary
Appendix A: Data Analyst Objectives and Locations
Appendix B: Works Consulted
Grundlagen der Datenanalyse
- Learning the Data Analysis Lingo
- Learning Structured and Unstructured Data in the Real World
- Analyzing the Metadata and Understanding Search Engine Optimization
- Using the AdSense and AdWords Services
Introduction to Big Data
- Analyzing and Utilizing Big Data
- Adapting to Changing Data Requirements
- Comparing Relational Database Management Systems
- Analyzing DDDM and Data for Blanket Technology
Working with Data Sources
- Calculating the Churn Rate
- Analyzing Customer Relationship Management
- Calculating Consumer Lifetime Value in Banking
- Understanding the RFM Analysis for Customer Segmentation
Tools for Capturing and Analyzing Data
- Creating a Stacked Bar Chart
- Using RStudio
Analyzing and Reporting Data
- Creating a Gantt Chart
- Comparing Prezi and PowerPoint Presentations
- Creating a PowerPoint Presentation
Haben Sie Fragen? Schauen Sie sich die FAQs an
Sie haben noch unbeantwortete Fragen und möchten Kontakt aufnehmen?
Kontaktiere uns jetztHier sind die Voraussetzungen:
- CIW User Interface Designer oder gleichwertige Kenntnisse
- CIW Internet Business Associate oder gleichwertige Kenntnisse
- CIW Site Development Associate oder gleichwertige Kenntnisse
- CIW Advanced HTML5 & CSS3 Specialist oder gleichwertige Kenntnisse
- Kenntnisse in Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Geschäftsprozessen, Websites und Codierung
150 USD
Die Prüfung besteht aus linearen Multiple-Choice-, Lückentext-, faktenbasierten und situativen Fragen.
Die Prüfung umfasst 48 Fragen.
75 Minuten
75 %
Hier sind die Richtlinien für die Wiederholung:
- Zwischen dem ersten und zweiten Prüfungsversuch ist eine Wartezeit von 24 Stunden einzuhalten.
- Wenn ein Kandidat eine CIW-Prüfung besteht, ist es ihm nicht gestattet, diese CIW-Prüfung zu wiederholen.
- Vor jeder dritten oder weiteren Prüfungsteilnahme gilt eine Wartezeit von 30 Kalendertagen ab dem Datum der vorherigen Prüfungsteilnahme.
- Es gibt keine Begrenzung für die Anzahl der Prüfungsversuche eines Kandidaten, solange die Wartezeit von 30 Tagen eingehalten wird.
CIW-Zertifizierungen laufen nicht ab.