Big Data Analytics: strukturierte & unstrukturierte Daten

Unternehmensdaten liegen selten in nur einer Form vor: Neben ordentlich strukturierten Tabellen entstehen ebenso große Mengen unstrukturierter Daten aus Texten, Logs oder Sensoren. Dieser Kurs setzt genau an dieser Doppelaufgabe an und vermittelt Methoden, mit denen sich sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenbestände systematisch auswerten lassen. Teilnehmende lernen, wie SQL-Abfragen relationale Daten erschließen, wie Power BI heterogene Datenquellen zu verständlichen Berichten zusammenführt, wie Datenmodellierung Ordnung in vielschichtige Datenlandschaften bringt und wie maschinelles Lernen Muster über verschiedenartige Datenquellen hinweg erkennt.

Der Kurs ist in vier Themenblöcke gegliedert, die gemeinsam den Weg von der Rohdatenanalyse bis zur automatisierten Mustererkennung über strukturierte wie unstrukturierte Daten hinweg abbilden. Der erste Block widmet sich statistischen Grundlagen und der explorativen Analyse gemischter Datenbestände. Teilnehmende lernen, wie sich Muster erkennen lassen, auch wenn die zugrunde liegenden Daten nicht einheitlich formatiert sind.

• Deskriptive Statistik für heterogene Datenlandschaften
• Explorative Analyseverfahren als gemeinsamer Ausgangspunkt für strukturierte und unstrukturierte Daten
• Erkennung von Mustern und Trends über unterschiedliche Datenformate hinweg
• Umgang mit fehlenden oder unvollständigen Datenpunkten
• Einordnung unstrukturierter Datenquellen wie Texte oder Logdaten
• Vorbereitung heterogener Daten für die weiterführende Analyse

Der zweite Block behandelt SQL als Werkzeug für den strukturierten Teil der Datenlandschaft. Im Fokus steht, wie sich relationale Daten präzise und performant abfragen lassen.

• Aufbau komplexer Abfragen für relationale Datenstrukturen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über optimierte Joins
• Einsatz von Indizes zur Beschleunigung großer Abfragen
• Aggregationen zur Verdichtung strukturierter Datenmengen
• Zusammenführung strukturierter Ergebnisse mit weiteren Datenquellen
• Vorbereitung von SQL-Auswertungen für die Visualisierung

Im dritten Block steht Power BI im Zentrum, um strukturierte und unstrukturierte Daten gemeinsam sichtbar zu machen. Teilnehmende üben, wie sich vielschichtige Datensätze in verständliche Berichte überführen lassen.

• Anbindung unterschiedlicher Datenquellen an Power BI
• Zusammenführung strukturierter und unstrukturierter Daten in einem Datenmodell
• Einsatz von DAX-Funktionen für aussagekräftige Kennzahlen
• Gestaltung interaktiver Dashboards für heterogene Datenlandschaften
• Auswahl geeigneter Visualisierungsformen je nach Datentyp
• Erstellung aussagekräftiger Berichte für unterschiedliche Zielgruppen

Der vierte Block verbindet Datenmodellierung, webbasierte Technologien und maschinelles Lernen zu einem durchgängigen Analyseprozess für gemischte Datenquellen.

• Entwurf von Datenmodellen, die strukturierte und unstrukturierte Quellen konsistent abbilden
• Aufbau von Workflows zur Organisation komplexer Datenmengen
• Grundlagen der Webprogrammierung für die Echtzeit-Bereitstellung von Analysen
• Entwicklung interaktiver Web-Dashboards für heterogene Datenquellen
• Einführung in überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen
• Training von Vorhersagemodellen auf Basis gemischter Datentypen
• Automatisierte Mustererkennung in großen, vielschichtigen Datensätzen
• Bewertung der Modellgüte bei heterogenen Eingabedaten
• Skalierung von Analyseverfahren für wachsende Datenmengen
• Verbindung von strukturierten Auswertungen und unstrukturierten Erkenntnissen zu einem Gesamtbild
• Aufbau eines eigenen Analyseprojekts mit gemischten Datenquellen als roter Faden
• Übertragung der Methoden auf typische Anwendungsfälle aus Handel, Produktion oder Dienstleistung

Während des gesamten Kurses arbeiten Teilnehmende an Übungsdatensätzen, die bewusst sowohl strukturierte Tabellen als auch unstrukturierte Textelemente enthalten. So wird von Anfang an eingeübt, wie sich unterschiedliche Datenformen sinnvoll zusammenführen lassen, statt sie getrennt zu betrachten. Der rote Faden des Kurses ist die Frage, wie aus einer Vielzahl unterschiedlich geformter Datenquellen ein konsistentes, belastbares Analyseergebnis entsteht. Jeder Themenblock baut auf dieser Fragestellung auf und liefert dafür ein konkretes methodisches Werkzeug.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Data Engineering oder Business Intelligence ausbauen möchten, insbesondere im Umgang mit gemischten Datenlandschaften. Er eignet sich für alle, die lernen wollen, strukturierte und unstrukturierte Daten gemeinsam auszuwerten.

• Berufstätige, die künftig mit heterogenen Datenquellen arbeiten
• Quereinsteigende mit Interesse an Datenanalyse und Business Intelligence
• Fachkräfte, die neben klassischen Tabellendaten auch Text- oder Logdaten auswerten müssen
• Personen mit dem Ziel, als Data Analyst oder Datenbankentwickler zu arbeiten
• Teams, die eine gemeinsame Methodik für unterschiedliche Datenformate aufbauen wollen

Die Wissensvermittlung findet im Hybrid-Format statt und verbindet Präsenzanteile mit digitalen Lerneinheiten. Da der Kurs in Vollzeit angeboten wird, lassen sich die vier Themenblöcke in einem zusammenhängenden Zeitraum intensiv durcharbeiten. Durchgängig wechseln sich Theorieinput und praktische Übungen an gemischten Datensätzen ab, sodass Teilnehmende die Methoden direkt an strukturierten wie unstrukturierten Daten erproben, statt sie nur theoretisch kennenzulernen.

Der Kurs ist als Vollzeitformat konzipiert und ermöglicht dadurch eine intensive, zusammenhängende Auseinandersetzung mit allen vier Themenblöcken. Der Umfang ist so bemessen, dass sowohl die strukturierten als auch die unstrukturierten Datenmethoden ausreichend Raum erhalten, ohne dass einzelne Verfahren nur oberflächlich behandelt werden.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kompetenzen im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Big-Data-Beständen dokumentiert. Je nach Anbieter ist eine Abschlussprüfung Bestandteil des Kurses, in der die vermittelten Methoden praktisch angewendet werden. Das Zertifikat ist als qualifizierte Teilnahmebescheinigung zu verstehen.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass er nicht nur einzelne Analysetechniken vermittelt, sondern das Zusammenspiel unterschiedlicher Datenformen in den Mittelpunkt stellt. Wer gelernt hat, strukturierte Tabellendaten und unstrukturierte Text- oder Logdaten gemeinsam zu betrachten, ist auf die Realität vieler Unternehmen deutlich besser vorbereitet als jemand, der nur eine der beiden Welten kennt. Diese Fähigkeit ist gerade deshalb gefragt, weil viele Organisationen heute mit einer wachsenden Vielfalt an Datenquellen konfrontiert sind, die sich nicht mehr in einem einzigen sauberen Tabellenformat zusammenfassen lassen. Wer SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards, Datenmodellierung und maschinelles Lernen als zusammenhängenden Werkzeugkasten begreift, kann heterogene Datenlandschaften eigenständig erschließen und daraus belastbare Entscheidungsgrundlagen ableiten. Für den beruflichen Werdegang bedeutet das einen klaren Vorteil: Statt sich auf eine einzelne Datenform zu spezialisieren, erwerben Teilnehmende ein breites methodisches Fundament, das sich flexibel auf unterschiedliche Branchen und Aufgabenstellungen übertragen lässt, von der Datenbankentwicklung bis zur Business-Intelligence-Analyse.