Data Analytics: SQL, Power BI und ML im Prozess – Kurs

Dieser Kurs vermittelt praxisnahes Wissen für datengetriebene Analyseprozesse und deckt dabei ein ungewöhnlich breites Spektrum ab: von SQL und relationalen Datenbanken über statistische Methoden und Power-BI-Visualisierung bis zu Datenmodellierung, Webtechnologien für interaktive Auswertungen und einer Einführung in maschinelles Lernen. Ziel ist es, Analyseprozesse nicht nur technisch zu beherrschen, sondern auch zu verstehen, wie sich daraus systematisch fundierte Geschäftsentscheidungen ableiten lassen. Der Kurs eignet sich damit besonders für Personen, die Data Analytics als vielseitiges Werkzeugset für unterschiedliche fachliche Fragestellungen erschließen möchten.

Modul 1 legt mit SQL und relationalen Datenbanken das technische Fundament für alle weiteren Analyseschritte.

• Aufbau relationaler Datenbanken und ihrer Tabellenstrukturen
• Formulierung strukturierter Abfragen für unterschiedliche Fragestellungen
• Optimierte Joins zur Verknüpfung mehrerer Datenquellen
• Aggregationsfunktionen zur Verdichtung großer Datenmengen
• Indexierungsstrategien zur Beschleunigung von Abfragen
• Praxisorientierte SQL-Übungen an umfangreichen Beispieldatensätzen

Modul 2 widmet sich statistischen Methoden und der explorativen Analyse als Grundlage jeder fundierten Interpretation von Daten.

• Anwendung deskriptiver Statistik auf reale Datensätze
• Erkennung von Mustern und Trends in umfangreichen Datenbeständen
• Identifikation von Abweichungen und Ausreißern
• Hypothesenbildung auf Basis erster Datenexploration
• Validierung von Hypothesen durch weiterführende explorative Verfahren
• Einordnung statistischer Ergebnisse in einen fachlichen Kontext

Modul 3 überführt die bisherigen Erkenntnisse in Power-BI-Dashboards, die für Geschäftsentscheidungen nutzbar sind.

• Aufbau interaktiver Dashboards mit mehreren verknüpften Ansichten
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Berechnung dynamischer Kennzahlen
• Gestaltung visueller Aufbereitungen komplexer Analyseergebnisse
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Dashboards
• Anpassung von Dashboards an unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen
• Praxisübung zur Ableitung von Geschäftsentscheidungen aus Dashboard-Kennzahlen

Modul 4 behandelt Datenmodellierung und Prozessoptimierung als Bindeglied zwischen Rohdaten und stabilen Analyseanwendungen.

• Entwicklung skalierbarer Datenstrukturen für wachsende Anwendungen
• Optimierung von Datenflüssen zwischen unterschiedlichen Systemen
• Verbesserung von Modellierungsansätzen für große Datenmengen
• Steigerung von Performance und Wartbarkeit bestehender Datenmodelle
• Dokumentation von Datenmodellen für Team und Nachnutzung
• Überarbeitung eines bestehenden Modells anhand konkreter Praxisanforderungen

Modul 5 erweitert den Werkzeugkasten um Webtechnologien für interaktive Analysen und eine Einführung in maschinelles Lernen.

• Entwicklung browserbasierter Dashboards mit HTML und CSS
• Integration von APIs für plattformübergreifende Auswertungsanwendungen
• Benutzerfreundliche Darstellung von Analyseergebnissen im Browser
• Grundprinzipien überwachten und unüberwachten Lernens
• Aufbau einfacher Prognosemodelle zur Unterstützung datengetriebener Prozesse
• Anwendung von Algorithmen zur Automatisierung wiederkehrender Analyseaufgaben

Im Praxisblock werden alle fünf Themenbereiche zu einem durchgängigen Analyseprozess verbunden, der von der Datenbank bis zur browserbasierten Anwendung reicht.

• Anbindung einer relationalen Datenbank an das Analyseprojekt
• Formulierung und Umsetzung komplexer SQL-Abfragen
• Statistische Untersuchung der gewonnenen Datenbasis
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards mit den zentralen Kennzahlen
• Weiterentwicklung des Datenmodells für zusätzliche Auswertungsdimensionen
• Umsetzung einer ergänzenden browserbasierten Auswertungsansicht
• Integration einer externen Schnittstelle über eine API
• Einordnung erster Ergebnisse aus einem einfachen Prognosemodell
• Vergleich unterschiedlicher Modellierungsansätze anhand der Projektdaten
• Präsentation der Analyseergebnisse vor einer fachlichen Zielgruppe
• Ableitung konkreter Geschäftsentscheidungen aus den Projektergebnissen
• Rückschau des gesamten Analyseprozesses von der Datenquelle bis zur Anwendung

Der Kurs unterscheidet sich von klassischen Einführungen dadurch, dass er Datenanalyse konsequent als Querschnittsthema behandelt: Datenbanktechnik, Statistik, Visualisierung, Modellierung, Webtechnologien und maschinelles Lernen werden nicht isoliert, sondern als Bausteine eines gemeinsamen Analyseprozesses vermittelt. Diese Breite spiegelt sich auch in der Zielgruppe wider, die von Quereinsteiger:innen bis zu Führungskräften reicht, die Data Analytics für unterschiedliche fachliche Zwecke einsetzen möchten.

Der Kurs ist besonders für Personen geeignet, die Data Analytics als vielseitiges Werkzeugset für unterschiedliche berufliche Kontexte erschließen möchten, unabhängig davon, ob sie beruflich neu einsteigen oder bestehende Aufgaben datenbasierter gestalten wollen.

• Quereinsteiger:innen, die sich beruflich neu orientieren und Data Analytics als zukunftsrelevante Kompetenz aufbauen möchten
• Führungskräfte und Projektleitende, die datenbasierte Entscheidungen besser einordnen möchten
• Fachkräfte aus Marketing oder Wirtschaft, die Kundendaten strukturierter analysieren wollen
• Personen mit Interesse an Automatisierung und Prozessoptimierung im eigenen Arbeitsumfeld

Die fünf Themenbereiche werden nacheinander eingeführt und im Praxisblock zu einem gemeinsamen Projekt zusammengeführt, sodass der Zusammenhang zwischen Datenbanktechnik, Statistik, Visualisierung, Modellierung und maschinellem Lernen sichtbar bleibt. Einzelne Konzepte werden anhand konkreter Datensätze eingeübt, bevor sie im größeren Projektkontext angewendet werden.

Der Kurs gliedert sich in fünf inhaltliche Themenblöcke sowie einen abschließenden Praxisblock, in dem alle Bereiche zusammengeführt werden. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem jeweiligen Kursanbieter und wird bei der Anmeldung mitgeteilt.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse über die fünf behandelten Themenbereiche dokumentiert. Je nach Anbieter ist eine Abschlussprüfung vorgesehen, die die zentralen Inhalte aus Datenbanktechnik, Statistik, Visualisierung und Modellierung abdeckt.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in seiner Breite: Statt sich auf ein einzelnes Werkzeug zu konzentrieren, vermittelt er ein Verständnis dafür, wie Datenbanktechnik, Statistik, Visualisierung, Modellierung, Webtechnologien und maschinelles Lernen im Rahmen eines Analyseprozesses zusammenwirken. Für Quereinsteiger:innen bedeutet das einen realistischen Überblick über das gesamte Berufsfeld Data Analytics, der hilft, die eigene weitere Spezialisierung gezielter zu wählen. Für Führungskräfte und Fachkräfte aus Marketing oder Wirtschaft entsteht ein solides Verständnis dafür, wie datenbasierte Entscheidungen fachlich zustande kommen, ohne selbst zu Vollzeit-Analyst:innen werden zu müssen. Die Kombination aus klassischer Datenanalyse und einer ersten Einführung in maschinelles Lernen sorgt zudem dafür, dass die erworbenen Kenntnisse auch bei der weiteren technologischen Entwicklung im Bereich Big Data Analytics anschlussfähig bleiben, statt nach kurzer Zeit veraltet zu sein.