Big Data Analytics: Grundlagen für Einsteiger – Kurs

Dieser Kurs bietet einen fundierten Einstieg in die Analyse großer Datenmengen und richtet sich an alle, die noch am Anfang ihres Wegs in Richtung Big Data Analytics stehen. Im Mittelpunkt stehen die Grundlagen des effizienten Informationsmanagements, einfache SQL-Abfragen zur Datenextraktion, erste Schritte mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken sowie die Erstellung interaktiver Dashboards mit gängiger Big-Data-Analytics-Software. Anders als vertiefende oder spezialisierte Kurse setzt dieser Einstiegskurs bewusst bei null an und führt Schritt für Schritt an die zentralen Werkzeuge und Denkweisen der Datenanalyse heran, ohne dabei Vorwissen in Statistik, Business Intelligence oder Programmierung vorauszusetzen.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die die grundlegenden Bausteine der Analyse großer Datenmengen Schritt für Schritt aufbauen. Der erste Block behandelt effizientes Informationsmanagement als Basis für alle weiteren Inhalte. Wer große Datenmengen sinnvoll auswerten möchte, muss zunächst verstehen, wie sie strukturiert gespeichert werden.

• Strukturierte Speicherung und Organisation großer Datensätze
• Entwicklung optimierter Abrufstrategien für performante Analysen
• Grundprinzipien von Tabellen, Feldern und Datensätzen
• Einordnung von Big Data im Vergleich zu klassischen Datenmengen
• Grundlegende Begriffe der Datenanalyse und ihrer Anwendung
• Erste Orientierung in typischen Big-Data-Analytics-Werkzeugen

Der zweite Block führt in SQL als grundlegendes Werkzeug für Big-Data-Analysen ein, ohne komplexe Vorkenntnisse vorauszusetzen.

• Schreiben einfacher SQL-Abfragen zur Extraktion großer Datenmengen
• Anwendung von Joins, Filtern und Aggregationen zur Datenaufbereitung
• Verständnis grundlegender Abfragelogik und Syntax
• Umgang mit Sortierung und Gruppierung von Ergebnissen
• Erste Schritte zur Fehlersuche in eigenen Abfragen
• Praktische Übungen an einfachen Beispieldatensätzen

Der dritte Block behandelt effektives Datenmanagement mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken sowie erste Schritte in der Visualisierung.

• Grundlagen relationaler und nicht-relationaler Datenbanken für Big Data
• Optimierung von Datenarchitekturen zur effizienten Verwaltung großer Datensätze
• Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in eine gemeinsame Übersicht
• Visuelle Aufbereitung mit gängiger Big-Data-Analytics-Software
• Nutzung grundlegender DAX-Funktionen für dynamische Analysen und Kennzahlen
• Aufbau erster interaktiver Dashboards für Beispieldaten

Der vierte Block führt in Automatisierung und ETL-Prozesse ein, damit auch grundlegende, wiederkehrende Arbeitsschritte verstanden werden.

• Entwicklung von Stored Procedures zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen
• Implementierung fehlertoleranter Transaktionssteuerung für stabile Datenpipelines
• Sammlung und Bereinigung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Umsetzung einfacher ETL-Prozesse zur strukturierten Datenverarbeitung
• Grundverständnis für Automatisierung wiederkehrender Analyseschritte
• Einordnung von ETL-Prozessen in den größeren Analyseablauf

Im praktischen Teil wird ein einfaches, aber vollständiges Analyseprojekt von der Datenquelle bis zum Dashboard bearbeitet.

• Import eines einfachen Beispieldatensatzes in eine relationale Datenbank
• Formulierung erster SQL-Abfragen zur Extraktion relevanter Informationen
• Anwendung von Joins und Filtern zur Aufbereitung der Daten
• Integration der Daten mit einer nicht-relationalen Datenquelle
• Aufbau eines ersten interaktiven Dashboards mit Big-Data-Analytics-Software
• Entwicklung einfacher DAX-Kennzahlen für das Dashboard
• Umsetzung eines grundlegenden ETL-Prozesses für die verwendeten Daten
• Entwicklung einer einfachen Stored Procedure zur Datenaktualisierung
• Einbau einer grundlegenden Fehlerbehandlung in den automatisierten Ablauf
• Überprüfung der Datenqualität anhand einfacher Kontrollpunkte
• Präsentation des fertigen Dashboards anhand der Beispieldaten
• Kurzer Rückblick auf die bearbeiteten Aufgaben und offene Fragen

Der Kurs ist bewusst so aufgebaut, dass keine Vorkenntnisse in Statistik, Business Intelligence oder Programmierung vorausgesetzt werden. Jeder neue Begriff und jedes neue Werkzeug wird eingeführt, bevor es angewendet wird, sodass auch Personen ohne Berührungspunkte zur Datenanalyse dem Kurs gut folgen können. Am Ende steht ein vollständiges, wenn auch einfaches Analyseprojekt, das alle vier Themenblöcke miteinander verbindet und damit ein realistisches, wenn auch kompaktes Bild davon vermittelt, wie Big-Data-Analytics-Projekte in der Praxis ablaufen.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und beruflich Interessierte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Data Engineering, Business Intelligence oder datengetriebenen Fachbereichen von Grund auf aufbauen möchten. Geeignet ist er für Personen, die Big Data, skalierbare Analysen und moderne Datenverarbeitung erstmals praxisnah kennenlernen und beruflich anwenden wollen.

• Berufstätige ohne bisherige Berührung mit Datenanalyse oder Datenbanken
• Personen, die einen ersten, strukturierten Überblick über Big Data Analytics suchen
• Quereinsteigende, die sich beruflich in Richtung Datenanalyse orientieren möchten
• Interessierte an einem praxisnahen Einstieg ohne technische Vorkenntnisse
• Personen, die vor einem vertiefenden Kurs zunächst die Grundlagen sichern möchten

Der Kurs kombiniert überwiegend Präsenz- und Online-Anteile im Hybrid-Learning-Format, teilweise auch im virtuellen Klassenzimmer, und wird überwiegend in Vollzeit, in Einzelfällen auch in Teilzeit angeboten. Der methodische Ansatz ist bewusst kleinschrittig gehalten: Jeder neue Begriff wird erklärt, bevor er in einer praktischen Übung angewendet wird, sodass auch ohne Vorerfahrung ein sicherer Zugang zu den Grundwerkzeugen der Datenanalyse entsteht.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit, vereinzelt auch in Teilzeit durchgeführt. Die vier Themenblöcke – Informationsmanagement, SQL-Grundlagen, Datenbanken mit erster Visualisierung sowie Automatisierung mit ETL – bauen aufeinander auf und münden in ein einfaches, vollständiges Analyseprojekt.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zu „Big Data Analytics: Grundlagen der Analyse großer Datenmengen" ab. Grundlage der Vergabe ist eine regelmäßige und aktive Teilnahme; ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden, wohl aber ein Nachweis der erworbenen grundlegenden Fähigkeiten in Datenbanken, SQL und einfacher Visualisierung.

Der zentrale Mehrwert dieses Kurses liegt darin, dass er einen realistischen, gut verständlichen Einstieg in ein Themenfeld bietet, das auf den ersten Blick technisch und komplex wirkt. Statt mit fortgeschrittenen Konzepten zu überfordern, werden die grundlegenden Bausteine – Datenbanken, SQL, Visualisierung und Automatisierung – so vermittelt, dass am Ende ein tragfähiges Grundverständnis für Big Data Analytics entsteht. Besonders wertvoll ist der praxisnahe Aufbau eines eigenen, wenn auch einfachen Analyseprojekts: Wer den Kurs abschließt, hat nicht nur theoretisches Wissen erworben, sondern bereits einmal den gesamten Weg von der Datenquelle bis zum fertigen Dashboard selbst zurückgelegt. Langfristig bildet dieser Kurs eine solide Grundlage für weiterführende, spezialisierte Kurse in Richtung SQL-Optimierung, Streaming-Datenverarbeitung oder fortgeschrittene Analysetechniken für Unternehmen. Wer hier startet, verfügt anschließend über das nötige Grundverständnis, um in vertiefenden Kursen direkt an komplexeren Fragestellungen weiterzuarbeiten.