Big Data Analytics Grundlagen für Einsteiger – Weiterbildung

Sobald Datensätze zu groß, zu vielfältig oder zu unübersichtlich für eine einzelne Excel-Tabelle werden, braucht es andere Herangehensweisen. Dieser Grundlagenkurs zeigt, wie sich große Datenmengen statistisch systematisch untersuchen lassen – von grundlegenden Kennzahlen über die Erkennung von Mustern und Korrelationen bis zur verständlichen Visualisierung in interaktiven Power-BI-Dashboards. Der Kurs setzt bewusst keine formalen Vorkenntnisse voraus und richtet sich an alle, die einen fundierten ersten Schritt in Richtung Data Science wagen möchten.

Block 1 — Was Big Data von klassischer Datenauswertung unterscheidet Der Einstieg klärt, warum große, heterogene Datenmengen andere Herangehensweisen brauchen als eine überschaubare Tabelle.

• Merkmale großer Datenmengen wie Umfang, Vielfalt und Geschwindigkeit einordnen
• Grenzen klassischer Tabellenauswertungen bei wachsenden Datenmengen erkennen
• Typische Datenquellen für Big-Data-Analysen in Unternehmen kennenlernen
• Rollen von Data Scientists und Data Analysten im Umgang mit großen Datenmengen unterscheiden
• Erste Kriterien zur Einschätzung der Datenqualität bei großen Beständen anwenden
• Grundlegende Begriffe der Big-Data-Analyse im Berufsalltag richtig einordnen

Block 2 — Statistische Datenanalyse für große Datenmengen Der zweite Block vermittelt die statistischen Grundlagen, mit denen sich auch umfangreiche Datenbestände systematisch auswerten lassen.

• Lage- und Streuungsmaße auf große Datensätze anwenden
• Muster und Korrelationen in umfangreichen Datenbeständen erkennen
• Auffälligkeiten und Ausreißer statistisch einordnen
• Stichprobenlogik bei sehr großen Datenmengen anwenden
• Statistische Methoden gezielt zur Absicherung von Auswertungen einsetzen
• Fundierte von rein zufälligen Zusammenhängen unterscheiden

Block 3 — Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung mit Power BI Der dritte Block überführt die statistischen Ergebnisse in verständliche, interaktive Berichte.

• Datenquellen für Power BI anbinden und strukturieren
• Interaktive Dashboards mit Filtern und Detailansichten erstellen
• Komplexe Zusammenhänge verständlich und nutzungsorientiert visualisieren
• Mehrere Kennzahlen zu übersichtlichen Gesamtdarstellungen kombinieren
• Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen anpassen
• Berichte regelmäßig mit aktuellen Daten versorgen

Block 4 — Von der Auswertung zur datenbasierten Entscheidung Der vierte Block verbindet Statistik und Visualisierung zu einem nachvollziehbaren Entscheidungsprozess.

• Auswertungsergebnisse systematisch für Entscheidungsträger aufbereiten
• Datenbasierte Aussagen von Vermutungen und Einzelmeinungen abgrenzen
• Chancen und Grenzen datengetriebener Entscheidungen einschätzen
• Regelmäßige Auswertungszyklen für wiederkehrende Fragestellungen aufbauen
• Ergebnisse mehrerer Analysen zu einer Gesamteinschätzung zusammenführen
• Erste Schritte in Richtung komplexerer, skalierbarer Datenverarbeitung einordnen

Praxisblock — Von großen Rohdaten zum interaktiven Dashboard

• Einen umfangreichen Beispieldatensatz auf Struktur und Qualität prüfen
• Lage- und Streuungsmaße für zentrale Kennzahlen berechnen
• Muster und Korrelationen im Datensatz statistisch untersuchen
• Auffällige Ausreißer identifizieren und fachlich einordnen
• Den Datensatz für die Anbindung an Power BI aufbereiten
• Ein erstes Power-BI-Dashboard mit zentralen Kennzahlen aufbauen
• Interaktive Filter für unterschiedliche Auswertungsperspektiven einrichten
• Komplexe Zusammenhänge in einer verständlichen Visualisierung darstellen
• Das Dashboard für eine nicht-technische Zielgruppe verständlich gestalten
• Eine kurze schriftliche Einschätzung der wichtigsten Auffälligkeiten verfassen
• Eine datenbasierte Handlungsempfehlung aus den Ergebnissen ableiten
• Das gesamte Vorgehen von der Rohdaten-Prüfung bis zum Dashboard dokumentieren

Wer diesen Grundlagenkurs abschließt, hat die Scheu vor großen, unübersichtlichen Datenmengen verloren und verfügt über ein systematisches Vorgehen, um sie statistisch zu untersuchen und verständlich zu visualisieren. Das ist die Basis, auf der sich spätere Spezialisierungen – etwa in Richtung Machine Learning oder Datenbanktechnik – aufbauen lassen, ohne bei null anfangen zu müssen. Der Kurs setzt bewusst keine formalen Vorkenntnisse voraus und richtet sich an alle, die einen begründeten ersten Schritt in Richtung Data Science wagen möchten, ohne bereits über Programmiererfahrung zu verfügen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger/innen, Quereinsteiger/innen und beruflich Interessierte, die sich in Richtung Data Scientist entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten.

• Berufserfahrene, die sich erstmals mit größeren Datenmengen auseinandersetzen möchten
• Quereinsteiger/innen ohne Programmiervorkenntnisse mit Interesse an Daten
• Mitarbeitende, die Power-BI-Dashboards künftig selbst erstellen möchten
• Personen, die Big Data und moderne Datenverarbeitung praxisnah kennenlernen wollen

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und kombiniert Präsenz- oder Live-Online-Einheiten mit eigenständige Übungsphasen. Statistische Konzepte werden zunächst an einfachen, überschaubaren Beispielen erklärt und anschließend auf größere Datensätze übertragen, sodass der Schritt von kleinen zu großen Datenmengen nachvollziehbar bleibt.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt; die genaue Dauer richtet sich nach dem gewählten Termin. Als Grundlagenkurs ist der Umfang bewusst so bemessen, dass auch ohne Vorkenntnisse ein vollständiger Einstieg in Statistik, große Datenmengen und Power BI möglich ist.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat; je nach Anbieter ist der Abschluss zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden. Eine herstellerseitige Power-BI-Zertifizierung ist mit diesem Kurs nicht verbunden, im Vordergrund steht der praktische Einstieg in Big Data Analytics.

Der besondere Wert dieses Grundlagenkurses liegt darin, dass er bewusst bei null ansetzt: Statt vorauszusetzen, dass Teilnehmende bereits programmieren oder mit großen Datenbanken umgehen können, baut er ein solides statistisches und visuelles Fundament auf, das für viele weiterführende Data-Analytics- und Data-Science-Wege trägt. Gerade für Quereinsteiger/innen, die sich beruflich neu orientieren möchten, ist dieser niedrigschwellige, aber inhaltlich fundierte Einstieg wertvoll: Wer einmal verstanden hat, wie sich Muster in großen Datenmengen statistisch absichern und verständlich visualisieren lassen, kann dieses Vorgehen auf immer neue Fragestellungen übertragen – unabhängig vom späteren Spezialisierungsweg. Für die eigene berufliche Entwicklung schafft der Kurs eine breite Ausgangsbasis: Richtung klassische Datenanalyse mit Power BI, Richtung vertiefte Statistik oder Richtung spätere Programmier- und Machine-Learning-Kurse, die auf diesem Grundverständnis aufbauen.